An intelligent spatial proximity SYSTEM USING NEUROFUZZY CLASSIFIERS AND CONTEXTUAL INFORMATION
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a novel approach to reasoning with the concepts of spatial proximity. The approach is based on contextual information and uses a neurofuzzy classifier to handle the uncertainty aspect of proximity. Neurofuzzy systems are a combination of neural networks and fuzzy systems and effectively incor porate the advantages of both techniques. Although fuzzy systems are focused on knowledge rep re sen ta tion, they do not allow for the estimation of membership functions. Conversely, neuronal networks use powerful learning techniques but are not able to explain how results are obtained. Neurofuzzy systems ben e fit from both techniques by using neuronal network training data to generate membership functions and by using fuzzy rules to represent expert knowledge. Moreover, contextual information is collected from a knowl edge base. The neurofuzzy classifier is used to compute the membership function parameters of the spatial relations fuzzy quantifiers. The complete solution that we propose is integrated in a geographic information sys tem (GIS), enhanced with proximity-reasoning. Our approach is used in the telecommunication domain and particularly in fiber optic monitoring systems. In such systems, a user needs to qualify the distance between events reported by sensors and the surrounding objects of the environment, in order to form spatiotemporal pat terns. These patterns are defined to help users making decisions pertaining to operations, such as optimizing the assignment of emergency crews.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».