Motivation et Objectifs
- Intégrer les données provenant de différentes sources pour produire une information unifiée, spécifique et compréhensible,
- Exploiter des ensembles de plus en plus volumineux de données,
- Aider à la prise de décision par exploitation des connaissances acquises sur les systèmes,
- Développer et proposer des algorithmes d’aide à l’expert pour le choix des approches de fusions selon les données et selon les problèmes de l’expert.
Problématique
- Etudes des techniques de datamining pour l'extraction de connaissances enrichies et synthétiques (en relation avec la thématique Représentation et extraction de l'information),
- Etude des techniques de fusion de données imprécises, incertaines et inconsistantes pour la classification (détection, reconnaissance, identification) et l’aide à la décision,
- Spécification des systèmes d'aide à la décision,
- Complexité des systèmes et ingénierie systèmes.
Domaine d'application
- Systèmes multiples sources,
- Classification des Signaux.
Méthodologie
- Approche ECD (Extraction des Connaissances à partir des Données), approche possible
- Analyse de données, et classification non-supervisée,
- Fusion
- Fusion des données issues de capteurs,
- Fusion de caractéristiques telles que les images,
- Fusion de décisions,
- Fusion numérique/symbolique,
- Exemple de fusion, à voir
- Ingénierie et cycle de vie système,
Activités/Études
- Fusion données, informations, …
- Extraction de connaissances (Datamining, …) et théories de l'incertain,
- Validation des systèmes par la qualité des données,
- Machine d'apprentissage.