Littérature scientifique sur le sujet « Dissimilarités »
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Articles de revues sur le sujet "Dissimilarités"
RAYNAUT, William, Chantal SOULE-DUPUY et Nathalie VALLES-PARLANGEAU. « Dissimilarités entre jeux de données ». Ingénierie des systèmes d'information 22, no 3 (28 mars 2017) : 35–63. http://dx.doi.org/10.3166/isi.22.3.35-63.
Texte intégralBertrand, Patrice. « Classifications en classes recouvrantes ou non, et leurs dissimilarités ». Mathématiques et sciences humaines, no 190 (10 mars 2010) : 59–87. http://dx.doi.org/10.4000/msh.11737.
Texte intégralMahamadou, Zoubeyda. « Asymétries entre partenaires et confiance : le cas des alliances stratégiques entre PME et multinationales ». Revue internationale P.M.E. 30, no 1 (3 mai 2017) : 57–84. http://dx.doi.org/10.7202/1039786ar.
Texte intégralSoumaila, Mounkaila, Rabiou Habou, Morou Boube, Djima Idrissou Tahirou (IM), Mahamane Ali et Saadou Mahamane. « Comparative Floristic Analysis of the Classified Forest of Gorou Bassounga (Gaya) and the Total Wildlife Reserve of Tamou and their Conservation Values ». Scholars Academic Journal of Biosciences 11, no 10 (7 octobre 2023) : 338–45. http://dx.doi.org/10.36347/sajb.2023.v11i10.003.
Texte intégralPugh, Brittany E., et Richard Field. « Effect of Canal Bank Engineering Disturbance on Plant Communities : Analysis of Taxonomic and Functional Beta Diversity ». Land 12, no 5 (18 mai 2023) : 1090. http://dx.doi.org/10.3390/land12051090.
Texte intégralWang, Liwei, Masashi Sugiyama, Cheng Yang, Kohei Hatano et Jufu Feng. « Theory and Algorithm for Learning with Dissimilarity Functions ». Neural Computation 21, no 5 (mai 2009) : 1459–84. http://dx.doi.org/10.1162/neco.2008.08-06-805.
Texte intégralTorres-Manzanera, Emilio, Pavol Král, Vladimír Janiš et Susana Montes. « Uncertainty-Aware Dissimilarity Measures for Interval-Valued Fuzzy Sets ». International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems 28, no 05 (30 septembre 2020) : 757–68. http://dx.doi.org/10.1142/s0218488520500324.
Texte intégralRietveld, P., et H. Ouwersloot. « Intraregional Income Distribution and Poverty : Some Investigations for the Netherlands, 1960–81 ». Environment and Planning A : Economy and Space 21, no 7 (juillet 1989) : 881–904. http://dx.doi.org/10.1068/a210881.
Texte intégralCrossetti, Luciane Oliveira, Fabiana Schneck, Lacina Maria Freitas-Teixeira et David da Motta-Marques. « The influence of environmental variables on spatial and temporal phytoplankton dissimilarity in a large shallow subtropical lake (Lake Mangueira, southern Brazil) ». Acta Limnologica Brasiliensia 26, no 2 (juin 2014) : 111–18. http://dx.doi.org/10.1590/s2179-975x2014000200002.
Texte intégralPlantinga, Anna M., Jun Chen, Robert R. Jenq et Michael C. Wu. « pldist : ecological dissimilarities for paired and longitudinal microbiome association analysis ». Bioinformatics 35, no 19 (19 février 2019) : 3567–75. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btz120.
Texte intégralThèses sur le sujet "Dissimilarités"
Seston, Morgan. « Dissimilarités de Robinson : algorithmes de reconnaissance et d'approximation ». Aix-Marseille 2, 2008. http://theses.univ-amu.fr.lama.univ-amu.fr/2008AIX22045.pdf.
Texte intégralBaudrier, Etienne. « Comparaison d'images binaires reposant sur une mesure locale des dissimilarités : Application à la classification ». Reims, 2005. http://theses.univ-reims.fr/exl-doc/GED00000305.pdf.
Texte intégralThis PhD deals with the comparison of binary images that are not composed of a single pattern. The proposed method is then extended to gray level images. Using a measure example - the Hausdorff distance (HD) - a local measure is defined throught a window, and its properties depending on the window size and the global HD measure are proved. Thanks to them, a window-size criterion is defined so as the window to be adjusted to the local dissimilarity. The local dissimilarity map (LDM) is then defined when the window slides over all the compared images. The LDM can be defined with other measure than the HD using the same algorithm, nevertheless, the DH properties leads to a LDM fast computation. The LDM can be used as image dissimilarity visualization method or a tool to decide on image similarity. For this last point, a first step is a binary-image adapted multiresolution analysis which is base on the median morphological filter. This allows to have an resolution adapted to the researched similarity degree. A second step consists in using LDM information concerning the dissimilarities and their spatial distribution to compare the images. Several comparison methods are tested, the most efficient one is based on the SVM with the whole LDM as input data. The method efficiency is successfully tested on an ancient-impressions database and on a face database
Dalleau, Kevin. « Une approche stochastique à base d’arbres aléatoires pour le calcul de dissimilarités : application au clustering pour diverses structures de données ». Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2021. http://www.theses.fr/2021LORR0181.
Texte intégralThe notion of distance, and more generally of dissimilarity, is an important one in data mining, especially in unsupervised approaches. The algorithms belonging to this class of methods aim at grouping objects in an homogeneous way, and many of them rely on a notion of dissimilarity, in order to quantify the proximity between objects. The choice of algorithms as well as that of dissimilarities is not trivial. Several elements can motivate these choices, such as the type of data – homogeneous data or not –, their representation – feature vectors, graphs –, or some of their characteristics – highly correlated, noisy, etc. –. Although many measures exist, their choice can become complex in some specific settings. This leads to additional complexity in data mining tasks. In this thesis, we present a new approach for computing dissimilarities based on random trees. It is an original approach, which has several advantages such as a great versatility. Indeed, using different dissimilarity calculation modules that we can plug to the method, it becomes possible to apply it in various settings. In particular, we present in this document two modules, enabling the computation of dissimilarities - and, in fine, clustering - on data structured as feature vectors, and on data in the form of graphs. We discuss the very promising results obtained by this approach, as well as the numerous perspectives that it opens, such as the computation of dissimilarity in the framework of attributed graphs, through a unified approach
Abou, Latif Firas. « Identification du profil des utilisateurs d’un hypermédia encyclopédique à l’aide de classifieurs basés sur des dissimilarités : création d’un composant d’un système expert pour Hypergéo ». Thesis, Rouen, INSA, 2011. http://www.theses.fr/2011ISAM0004/document.
Texte intégralThis thesis is devoted to identify the profile of hypermedia user, then to adapt it according to user’s profile. This profile is found by using supervised learning algorithm like SVM. The user model is one of the essential components of adaptive hypermedia. One way to characterize this model is to associate a user to a profile. Web Usage Mining (WUM) identifies this profile from traces. However, these techniques usually operate on large mass of data. In the case when not enough data are available, we propose to use the structure and the content of the hypermedia. Hence, we used supervised kernel learning algorithms for which we have defined the measure of similarity between traces based on a “distance” between documents of the site. Our approach was validated using synthetic data and then using real data from the traces of Hypergéo users, Hypergéo is an encyclopedic website specialized in geography. Our results were compared with those obtained using a techniques of WUM(the algorithm of characteristic patterns). Finally, our proposals to identify the profiles a posteriori led usto highlight five profiles. Hypergéo users are classified according to their interests when the “semantic distance” between documents is applied
Abou, Latif Firas. « Identification du profil des utilisateurs d'un hypermédia encyclopédique à l'aide de classifieurs basés sur des dissimilarités : création d'un composant d'un système expert pour Hypergéo ». Phd thesis, INSA de Rouen, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00625439.
Texte intégralKetata, Ines. « Extraction et Modélisation de la cinétique du traceur en imagerie TEP pour la caractérisation des tissus tumoraux ». Thesis, Reims, 2013. http://www.theses.fr/2013REIMS031/document.
Texte intégralThe research of this thesis proposes in the context of the breast cancer characterization in order to achieve a new approach for the extraction and modeling of the tracer kinetics in PET imaging.The measurement of the counting rate of a tracer in a region of interest (ROI) estimated using an extension of a Real Valued Local Dissimilarity Map (RVLDM) proposed grayscale and the use of dynamic models as the method of factor analysis of medical image sequences (FAMIS) applied on the ROI enable an automatic early quantification of glucose metabolism. More specifically, it is to determine a new KFPQ empirical parameter. It is calculated from the two compartments obtained in the region of interest and tumor as assessed during the first pass of the 18F-FDG tracer in the early PET images
Cao, Hongliu. « Forêt aléatoire pour l'apprentissage multi-vues basé sur la dissimilarité : Application à la Radiomique ». Thesis, Normandie, 2019. http://www.theses.fr/2019NORMR073/document.
Texte intégralThe work of this thesis was initiated by a Radiomic learning problem. Radiomics is a medical discipline that aims at the large-scale analysis of data from traditional medical imaging to assist in the diagnosis and treatment of cancer. The main hypothesis of this discipline is that by extracting a large amount of information from the images, we can characterize the specificities of this pathology in a much better way than the human eye. To achieve this, Radiomics data are generally based on several types of images and/or several types of features (from images, clinical, genomic). This thesis approaches this problem from the perspective of Machine Learning (ML) and aims to propose a generic solution, adapted to any similar learning problem. To do this, we identify two types of ML problems behind Radiomics: (i) learning from high dimension, low sample size (HDLSS) and (ii) multiview learning. The solutions proposed in this manuscript exploit dissimilarity representations obtained using the Random Forest method. The use of dissimilarity representations makes it possible to overcome the well-known difficulties of learning high dimensional data, and to facilitate the joint analysis of the multiple descriptions, i.e. the views.The contributions of this thesis focus on the use of the dissimilarity easurement embedded in the Random Forest method for HDLSS multi-view learning. In particular, we present three main results: (i) the demonstration and analysis of the effectiveness of this measure for HDLSS multi-view learning; (ii) a new method for measuring dissimilarities from Random Forests, better adapted to this type of learning problem; and (iii) a new way to exploit the heterogeneity of views, using a dynamic combination mechanism. These results have been obtained on radiomic data but also on classical multi-view learning problems
Drouet, d'Aubigny Gérard Romier Guy Van Cutsem Bernard. « L'analyse multidimensionnelle des données de dissimilarité ». S.l. : Université Grenoble 1, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00332393.
Texte intégralZhu, Xibin [Verfasser]. « Adaptive prototype-based dissimilarity learning / Xibin Zhu ». Bielefeld : Universitätsbibliothek Bielefeld, 2015. http://d-nb.info/1072224704/34.
Texte intégralOrtiz-Reynoso, Alejandra. « Perceiving similarity and dissimilarity in diverse teams ». Thesis, University of Sheffield, 2005. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.422641.
Texte intégralLivres sur le sujet "Dissimilarités"
Van Cutsem, Bernard, dir. Classification and Dissimilarity Analysis. New York, NY : Springer New York, 1994. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-2686-4.
Texte intégral1932-, Cutsem Bernard van, dir. Classification and dissimilarity analysis. New York : Springer-Verlag, 1994.
Trouver le texte intégralIndia) Tao Art Gallery (Mumbai. East, West, North, South, Centre : Similarities & dissimilarities. Mumbai : Tao Art Gallery, 2001.
Trouver le texte intégralShklovskiǐ, Viktor Borisovich. Bowstring : On the dissimilarity of the similar. Champaign : Dalkey Archive Press, 2011.
Trouver le texte intégralGünes, M., D. G. Reina, J. M. Garcia Campos et S. L. Toral. Mobile Ad Hoc Network Protocols Based on Dissimilarity Metrics. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-62740-3.
Texte intégralPękalska, Elżbieta. The dissimilarity representation for pattern recognition : Foundations and applications. Singapore : World Scientific, 2005.
Trouver le texte intégralPadmore, Joanne. An information based measure of dissimilarity for hierarchical cluster analysis. Sheffield : Sheffield University Management School, 1993.
Trouver le texte intégralUnited States. Army Aviation Systems Command. et Ames Research Center, dir. Effects of blade-to-blade dissimilarities on rotor-body lead-lag dynamics. Moffett Field, Calif : National Aeronautics and Space Administration, Ames Research Center, 1986.
Trouver le texte intégralUnited States. Army Aviation Systems Command. et Ames Research Center, dir. Effects of blade-to-blade dissimilarities on rotor-body lead-lag dynamics. Moffett Field, Calif : National Aeronautics and Space Administration, Ames Research Center, 1986.
Trouver le texte intégralUnited States. Army Aviation Systems Command. et Ames Research Center, dir. Effects of blade-to-blade dissimilarities on rotor-body lead-lag dynamics. Moffett Field, Calif : National Aeronautics and Space Administration, Ames Research Center, 1986.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Dissimilarités"
Van Cutsem, Bernard. « Introduction ». Dans Classification and Dissimilarity Analysis, 1–4. New York, NY : Springer New York, 1994. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-2686-4_1.
Texte intégralCritchley, Frank, et Bernard Fichet. « The partial order by inclusion of the principal classes of dissimilarity on a finite set, and some of their basic properties ». Dans Classification and Dissimilarity Analysis, 5–65. New York, NY : Springer New York, 1994. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-2686-4_2.
Texte intégralJoly, Serge, et Georges Le Calvé. « Similarity functions ». Dans Classification and Dissimilarity Analysis, 67–86. New York, NY : Springer New York, 1994. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-2686-4_3.
Texte intégralCritchley, Frank, et Bernard Van Cutsem. « An order-theoretic unification and generalisation of certain fundamental bijections in mathematical classification. I ». Dans Classification and Dissimilarity Analysis, 87–119. New York, NY : Springer New York, 1994. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-2686-4_4.
Texte intégralCritchley, Frank, et Bernard Van Cutsem. « An order-theoretic unification and generalisation of certain fundamental bijections in mathematical classification. II ». Dans Classification and Dissimilarity Analysis, 121–47. New York, NY : Springer New York, 1994. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-2686-4_5.
Texte intégralLeclerc, Bruno. « The residuation model for the ordinal construction of dissimilarities and other valued objects ». Dans Classification and Dissimilarity Analysis, 149–72. New York, NY : Springer New York, 1994. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-2686-4_6.
Texte intégralCritchley, Frank. « On exchangeability-based equivalence relations induced by strongly Robinson and, in particular, by quadripolar Robinson dissimilarity matrices ». Dans Classification and Dissimilarity Analysis, 173–99. New York, NY : Springer New York, 1994. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-2686-4_7.
Texte intégralFichet, Bernard. « Dimensionality problems in L 1-norm representations ». Dans Classification and Dissimilarity Analysis, 201–24. New York, NY : Springer New York, 1994. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-2686-4_8.
Texte intégralLópez-Oriona, Ángel, José A. Vilar et Pierpaolo D’Urso. « Unsupervised Classification of Categorical Time Series Through Innovative Distances ». Dans Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization, 233–41. Cham : Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-09034-9_26.
Texte intégralGüneş, M., D. G. Reina, J. M. Garcia Campos et S. L. Toral. « Dissimilarity Metrics ». Dans SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering, 25–37. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-62740-3_4.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Dissimilarités"
Valls Dalmau, Francesc, et Josep Roca Cladera. « Quantification of similarity between land cover categories ». Dans International Conference Virtual City and Territory. Rio de Janeiro : Universidade Federal do Rio de Janeiro, 2012. http://dx.doi.org/10.5821/ctv.7883.
Texte intégralAryal, Sunil, Kai Ming Ting, Gholamreza Haffari et Takashi Washio. « Mp-Dissimilarity : A Data Dependent Dissimilarity Measure ». Dans 2014 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/icdm.2014.33.
Texte intégralDehghan, M. A., M. Keshavarzi, M. Mashinchi, Theodore E. Simos, George Psihoyios, Ch Tsitouras et Zacharias Anastassi. « 3-Dissimilarities ». Dans NUMERICAL ANALYSIS AND APPLIED MATHEMATICS ICNAAM 2011 : International Conference on Numerical Analysis and Applied Mathematics. AIP, 2011. http://dx.doi.org/10.1063/1.3637798.
Texte intégralGarcía-Escudero, Daniel, Berta Bardí Milà, Francisco Fayos Vallés et Francesc Valls Dalmau. « Course clustering based on the phylogenic tree of students’ grades in architectural degree ». Dans SEFI 50th Annual conference of The European Society for Engineering Education. Barcelona : Universitat Politècnica de Catalunya, 2022. http://dx.doi.org/10.5821/conference-9788412322262.1191.
Texte intégralChitturi, Bhadrachalam, et K. S. Krishnaveni. « Expected genomic dissimilarity ». Dans 2019 8th International Conference on Modeling Simulation and Applied Optimization (ICMSAO). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/icmsao.2019.8880405.
Texte intégralXu, Xiao, Qing Zhao et Ananthram Swami. « Learning from Dissimilarity ». Dans 2018 52nd Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers. IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/acssc.2018.8645546.
Texte intégralOuyang, Hua, et Alex Gray. « Learning dissimilarities by ranking ». Dans the 25th international conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2008. http://dx.doi.org/10.1145/1390156.1390248.
Texte intégralBicego, Manuele. « Dissimilarity Random Forest Clustering ». Dans 2020 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icdm50108.2020.00105.
Texte intégralCooper, J., S. Venkatesh et L. Kitchen. « The dissimilarity corner detector ». Dans Fifth International Conference on Advanced Robotics 'Robots in Unstructured Environments. IEEE, 1991. http://dx.doi.org/10.1109/icar.1991.240450.
Texte intégralZhang, Weifeng, et Zengchang Qin. « Dissimilarity measure of logical expressions ». Dans 2010 International Conference on Machine Learning and Cybernetics (ICMLC). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/icmlc.2010.5581066.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Dissimilarités"
Oh, Man-Suk, et Adrian Raftery. Model-based Clustering with Dissimilarities : A Bayesian Approach. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, décembre 2003. http://dx.doi.org/10.21236/ada459759.
Texte intégralBubacz, Jacob A., Hana T. Chmielewski, Alexander E. Pape, Andrew J. Depersio, Lee M. Hively, Robert K. Abercrombie et Shane Boone. Phase Space Dissimilarity Measures for Structural Health Monitoring. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), novembre 2011. http://dx.doi.org/10.2172/1029952.
Texte intégralJones, Robert, Molly Creagar, Michael Musty, Randall Reynolds, Scott Slone et Robyn Barbato. A 𝘬-means analysis of the voltage response of a soil-based microbial fuel cell to an injected military-relevant compound (urea). Engineer Research and Development Center (U.S.), novembre 2022. http://dx.doi.org/10.21079/11681/45940.
Texte intégralDahlstedt, Inge, et Henrik Emilsson. Growing apart : Increasing labour market segmentation of EU-13 workers in Sweden. Malmö Institute for Studies of Migration, Diversity and Welfare (MIM), Malmö University, 2023. http://dx.doi.org/10.24834/isbn.9789178774395.
Texte intégralWittberg, Sara. Standardisering för individuell prövning : En kartläggning av kommunala riktlinjer för bistånd till äldreomsorg – funktion och inverkan. Linköping University Electronic Press, août 2023. http://dx.doi.org/10.3384/9789180752886.
Texte intégralSvahn, Emma. Faktablad – Resultat från övervakningen av kustfisk – Kvädöfjärden (Egentliga Östersjön) 1989‒2022. Institutionen för akvatiska resurser, Sveriges lantbruksuniversitet, 2024. http://dx.doi.org/10.54612/a.4e98k7nsrq.
Texte intégral