7 - Classification de comportements fondée sur l'occurrence d'événements en théorie des possibilités

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/2021
Title: 7 - Classification de comportements fondée sur l'occurrence d'événements en théorie des possibilités
Author: NIFLE (A.); REYNAUD (R.)
Abstract: Nous proposons une méthode de classification floue, fondée sur l'occurrence datée d'événements rares dans le cadre de l'observation d'un missile balistique durant sa phase propulsée. Nous montrons ici comment la considération d'un comportement événementiel, permet de recaler par propagation temporelle les informations perceptives puis, permet par évaluation du consensus des sources recalées, d'accéder à une mesure de la compatibilité du comportement avec l'ensemble des observations. Le caractère temporel impose un mécanisme d'association entre les événements de la base et les observations. La méthode exposée permet d'associer un degré de confiance à chaque comportement, degré dont l'évaluation est robuste vis-à-vis d'un certain nombre d'erreurs d'observation énumérées et considérées dans le mécanisme d'association. Alors, conditionnellement à un comportement donné de la base, nous pouvons combiner adaptativement les sources d'observation et éventuellement préciser la date du dernier événement. Cet article illustre l'adaptation de la théorie des possibilités à un problème de classification et de combinaisons d'informations non totalement fiables et distribuées dans le temps. La complexité de la méthode est alors directement dépendante du nombre de cas énumérés.
Description: We propose a fuzzy behavioral classification method based on rare and dated events occurrence in the framework of ballistic missile observation during its propelling phase . We point out how an event behavior consideration can allow a temporal propagation of the perceptive information's and an evaluation of the compatibility of the behavior and all the observations . Due to the temporal aspect of the problem, it is necessary to elaborate a data association mechanism between events and observations . The presented method allows to calculate a belief degree for all the behaviors . This degree is robust opposite a not too much numerous measurement errors, enumerated an considerated in the data association mechanism . So, conditionally to a given behavior, we can also carry out an adaptative combination of the observations and eventually provide a more accurate date for the last event . We show that we can adapt the possibility theory to a classification and combination problem in the particular context of low reliability and temporal distributed sources . The method complexity directly depends on the number of enumerated cases .
Subject: Classification; Fusion donnée; Théorie possibilité; Logique floue; Fiabilité; Incertitude; Comportement; Missile; Méthode adaptative; Modélisation
Publisher: GRETSI, Saint Martin d'Hères, France
Date: 1997

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