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RNTI

MODULAD
Système d'extraction des connaissances à partir des données temporelles basé sur les Réseaux Bayésiens Dynamiques
In EGC 2010, vol. RNTI-E-19, pp.241-246
Résumé
Un grand nombre d'informations qui ont une structure complexe
proviennent de diverses sources. Ces informations contiennent des connaissances
très utiles pour l'aide à la décision. L'Extraction des Connaissances à
partir des Données (ECD), permet d'acquérir des informations pertinentes pour
les systèmes interactifs d'aide à la décision (SIAD). Mais, dans plusieurs domaines,
les données évoluent d'une manière dynamique et finissent par dépendre
de plusieurs dimensions. Les Réseaux Bayésiens dynamiques (RBD)
sont des modèles représentant des connaissances incertaines sur des phénomènes
complexes de processus dynamiques. Notre objectif revient à fixer les
meilleures modèles de connaissances extraites par les RBD et à les utiliser
pour la prise de décision dynamique. Ainsi, Nous proposons dans cet article
une démarche pour la mise en place d'un processus d'extraction des connaissances
à partir des données multidimensionnelles et temporelles.