Un modèle neuronal pour la régression et la discrimination sur données fonctionnelles

Rossi, Fabrice; Conan-Guez, Brieuc

dc.contributor.author	Rossi, Fabrice HAL ID: 77
dc.contributor.author	Conan-Guez, Brieuc HAL ID: 21890
dc.date.accessioned	2009-06-18T10:01:57Z
dc.date.available	2009-06-18T10:01:57Z
dc.date.issued	2005
dc.identifier.uri	https://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/340
dc.description.abstractfr	L'objectif de cet article est de présenter un nouveau modèle neuronal adapté à la régression sur variables explicatives fonctionnelles. Nous décrivons le perceptron multi-couches (PMC) fonctionnel et résumons les propriétés théoriques de celui-ci, en terme de puissance de calcul et d'estimation des paramètres. Nous proposons ensuite deux techniques de mise en oeuvre informatique que nous illustrons dans deux applications, l'une sur des données artificielles, l'autre en spectrométrie. Le PMC fonctionnel est ainsi comparé au PMC classique ainsi qu'à des méthodes plus classiques adaptées elles aussi aux données fonctionnelles. Dans les exemples choisis, les PMC fonctionnels obtiennent de meilleures performances que les autres techniques et représentent la fonction de régression de façon très parcimonieuse.	en
dc.language.iso	fr	en
dc.subject	Analyse de données fonctionnelles	en
dc.subject	Réseaux de neurones	en
dc.subject	Perceptrons Multi-Couches	en
dc.subject	Régression	en
dc.subject	Discrimination	en
dc.subject	Approximation universelle	en
dc.subject	Consistance	en
dc.subject	Spectrométrie	en
dc.subject.ddc	519	en
dc.title	Un modèle neuronal pour la régression et la discrimination sur données fonctionnelles	en
dc.type	Article accepté pour publication ou publié
dc.contributor.editoruniversityother	INRIA;France
dc.relation.isversionofjnlname	Revue de Statistique Appliquée
dc.relation.isversionofjnlvol	LIII	en
dc.relation.isversionofjnlissue	4	en
dc.relation.isversionofjnldate	2005
dc.relation.isversionofjnlpages	5-30	en
dc.identifier.urlsite	http://hal.inria.fr/inria-00001190/en/	en
dc.description.sponsorshipprivate	oui	en
dc.relation.isversionofjnlpublisher	Société Française de Statistique	en
dc.subject.ddclabel	Probabilités et mathématiques appliquées	en

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