Modélisation et classification dynamique de données temporelles non stationnaires
Dynamic classification and modeling of non-stationary temporal data
EL ASSAAD
Type de document
THESE
Langue
français
Auteur
EL ASSAAD
Résumé / Abstract
Cette thèse aborde la problématique de la classification non supervisée de données lorsque les caractéristiques des classes sont susceptibles d'évoluer au cours du temps. On parlera également, dans ce cas, de classification dynamique de données temporelles non stationnaires. Le cadre applicatif des travaux concerne le diagnostic par reconnaissance des formes de systèmes complexes dynamiques dont les classes de fonctionnement peuvent, suite à des phénomènes d'usures, des déréglages progressifs ou des contextes d'exploitation variables, évoluer au cours du temps. Un modèle probabiliste dynamique, fondé à la fois sur les mélanges de lois et sur les modèles dynamiques à espace d'état, a ainsi été proposé. Compte tenu de la structure complexe de ce modèle, une variante variationnelle de l'algorithme EM a été proposée pour l'apprentissage de ses paramètres. Dans la perspective du traitement rapide de flux de données, une version séquentielle de cet algorithme a également été développée, ainsi qu'une stratégie de choix dynamique du nombre de classes. Une série d'expérimentations menées sur des données simulées et des données réelles acquises sur le système d'aiguillage des trains a permis d'évaluer le potentiel des approches proposées
Editeur
INSTITUT FRANCAIS DES SCIENCES ET TECHNOLOGIES DES TRANSPORTS, DE L'AMENAGEMENT ET DES RESEAUX - IFSTTAR
