Littérature scientifique sur le sujet « Imprecision zone »
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Articles de revues sur le sujet "Imprecision zone"
Tuuminen, Tamara, Esko Tavast, Riitta Väisänen, Jaakko-Juhani Himberg et Ilkka Seppälä. « Assessment of Imprecision in Gamma Interferon Release Assays for the Detection of Exposure to Mycobacterium tuberculosis ». Clinical and Vaccine Immunology 17, no 4 (24 février 2010) : 596–601. http://dx.doi.org/10.1128/cvi.00320-09.
Texte intégralSchulz, Karsten, et Bernd Huwe. « Uncertainty and sensitivity analysis of water transport modelling in a layered soil profile using fuzzy set theory ». Journal of Hydroinformatics 1, no 2 (1 octobre 1999) : 127–38. http://dx.doi.org/10.2166/hydro.1999.0011.
Texte intégralWu, Ming-Hsun, Mei-Yen Fang, Lin-Ni Jen, Hung-Chan Hsiao, Andreas Müller et Cheng-Teng Hsu. « Clinical Evaluation of Bionime Rightest GM310 Biosensors with a Simplified Electrode Fabrication for Alternative-Site Blood Glucose Tests ». Clinical Chemistry 54, no 10 (1 octobre 2008) : 1689–95. http://dx.doi.org/10.1373/clinchem.2008.106328.
Texte intégralWoldt, W., M. Dahab, I. Bogardi et C. Dou. « Management of diffuse pollution in groundwater under imprecise conditions using fuzzy models ». Water Science and Technology 33, no 4-5 (1 février 1996) : 249–57. http://dx.doi.org/10.2166/wst.1996.0512.
Texte intégralAlshamaa, Daniel, Farah Mourad-Chehade, Paul Honeine et Aly Chkeir. « An Evidential Framework for Localization of Sensors in Indoor Environments ». Sensors 20, no 1 (6 janvier 2020) : 318. http://dx.doi.org/10.3390/s20010318.
Texte intégralCotton, Frédéric, Changying Lin, Bernard Fontaine, Béatrice Gulbis, Jacques Janssens et Françoise Vertongen. « Evaluation of a Capillary Electrophoresis Method for Routine Determination of Hemoglobins A2 and F ». Clinical Chemistry 45, no 2 (1 février 1999) : 237–43. http://dx.doi.org/10.1093/clinchem/45.2.237.
Texte intégralInţă, Marinela, et Achim Muntean. « Researches regarding introducing temperature as a factor in cutting tool wear monitoring ». MATEC Web of Conferences 178 (2018) : 01013. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/201817801013.
Texte intégralMiller, James R. « Sharpening the Precision of Pest Management Decisions : Assessing Variability Inherent in Catch Number and Absolute Density Estimates Derived from Pheromone-Baited Traps Monitoring Insects Moving Randomly ». Journal of Economic Entomology 113, no 5 (5 août 2020) : 2052–60. http://dx.doi.org/10.1093/jee/toaa152.
Texte intégralAbbas-Hasanie, Syed A. F., John F. Lewry et Dexter Perkins. « Metamorphism of high-grade pelites in the Brabant Lake area, eastern La Ronge Domain, northern Saskatchewan ». Canadian Journal of Earth Sciences 29, no 8 (1 août 1992) : 1686–700. http://dx.doi.org/10.1139/e92-133.
Texte intégralMueller, PatrIcIa W., Mary LouIse MacNeil, S. Jay Smith et Dayton T. Miller. « Interlaboratory comparison of the measurement of albumin in urine ». Clinical Chemistry 37, no 2 (1 février 1991) : 191–95. http://dx.doi.org/10.1093/clinchem/37.2.191.
Texte intégralThèses sur le sujet "Imprecision zone"
Albert, Benoit. « Méthodes d'optimisation avancées pour la classification automatique ». Electronic Thesis or Diss., Université Clermont Auvergne (2021-...), 2024. http://www.theses.fr/2024UCFA0005.
Texte intégralIn data partitioning, the goal is to group objects based on their similarity. K-means is one of the most commonly used models, where each cluster is represented by its centroid. Objects are assigned to the nearest cluster based on a distance metric. The choice of this distance is crucial to account for the similarity between the data points. Opting for the Mahalanobis distance instead of the Euclidean distance enables the model to detect classes of ellipsoidal shape rather than just spherical ones. The use of this distance metric presents numerous opportunities but also raises new challenges explored in my thesis.The central objective is the optimization of models, particularly FCM-GK (a fuzzy variant of k-means), which is a non-convex problem. The idea is to achieve a higher-quality partitioning without creating a new model by applying more robust optimization methods. In this regard, we propose two approaches: ADMM (Alternating Direction Method of Multipliers) and Nesterov's accelerated gradient method. Numerical experiments highlight the particular effectiveness of ADMM optimization, especially when the number of attributes in the dataset is significantly higher than the number of clusters.Incorporating the Mahalanobis distance into the model requires the introduction of an evaluation measure dedicated to partitions based on this distance. An extension of the Xie and Beni evaluation measure is proposed. This index serves as a tool to determine the optimal distance to use.Finally, the management of subsets in ECM (evidential variant) is addressed by determining the optimal imprecision zone. A new formulation of centroids and distances for subsets from clusters is introduced. Theoretical analyses and numerical experiments underscore the relevance of this new formulation