Using Markov models to mine temporal and spatial data
Mari , Jean-Francois (INRA , Mirecourt (France). UR 0055 Agro-Sytèmes Territoires Ressources Mirecourt ) | LE BER-BRASSAC , FLORENCE (INRA , Avignon (France). UR 0546 Biostatistique et Processus Spatiaux) | Lazrak , El-Ghali (INRA , Mirecourt (France). UR 0055 Agro-Sytèmes Territoires Ressources Mirecourt ) | Benoit , Marc (INRA , Mirecourt (France). UR 0055 Agro-Sytèmes Territoires Ressources Mirecourt ) | Eng , Catherine (INRA , Vandoeuvre-Les-Nancy (France). UMR 1128 Génétique et Microbiologie) | Thibessard , Annabelle (INRA , Vandoeuvre-Les-Nancy (France). UMR 1128 Génétique et Microbiologie) | Leblond , Pierre (INRA , Vandoeuvre-Les-Nancy (France). UMR 1128 Génétique et Microbiologie) | Kimito Funatsu (Editeur) | Kiyoshi Hasegawa (Editeur)
Английский. Markov models represent a powerful way to approach the problem of mining time and spatial signals whose variability is not yet fully understood. In this chapter, we will present a general methodology to mine different kinds of temporal and spatial signals having contrasting properties: continuous or discrete with few or many modalities. This methodology is based on a high order Markov modelling as implemented in a free software: carottAge (Gnu GPL).
Показать больше [+] Меньше [-]Французский. Les modèles de Markov sont des modèles puissants pour analyser les signaux temporels et spatiaux dont la variabilité n'est pas entièrement comprise. Dans ce chapitre, nous présentons notre méthodologie pour fouiller différentes sortes de signaux ayant des propriétés différentes : signaux continus ou discrets, simples ou composites. Cette méthodologie s'appuie sur des modèles de Markov cachés du second-ordre tels qu'implantés dans la boîte à outils CarottAge (Licence Gnu-GPL).
Показать больше [+] Меньше [-]Ключевые слова АГРОВОК
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Эту запись предоставил Institut national de la recherche agronomique
