KHO THƯ VIỆN 🔎

(LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường

➤  Gửi thông báo lỗi    ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạm

Loại tài liệu:     PDF
Số trang:         62 Trang
Tài liệu:           ✅  ĐÃ ĐƯỢC PHÊ DUYỆT
 













Nội dung chi tiết: (LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường

(LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường

UNIVERSITÉ NATIONALE DU VIETNAM À HANOI (UNVH) INSTITƯT FRANCOPHONE INTERNATIONAL (IFI)ZONGO SYLVAINANALYSE DE DONNÉES TEMPORELLES MASSIVES EN SCIENCE

(LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường E DE L’ENVIRONNEMENTPHÂN TÍCH DỮ LIỆƯ THỜI GIAN DẠI TRÀ TRONG KHOA HỌC MÔI TRƯỜNGSpeciality : Systèmes Intelligent^ et Multimedia Code : Programme Pil

oteMÉMOIRE DE FIN D’ÉTƯDES Dư MASTER INFORMATIQUEHANOI - 2019ƯNIVERSITÉ NATIONALE DU VIETNAM À HANOI (UNVH) INSTITUT FRANCOPHONE INTERNATIONAL (IFI)ZO (LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường

NGO SYLVAINANALYSE DE DONNÉES TEMPORELLES MASSIVES EN SCIENCE DE L ENVIRONNEMENTPHẢN TÍCH DỮ LIỆU THỜI GIAN DẠI TRÀ TRONG KHOA HỌC MÔI TRƯỜNGSpecialit

(LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường

y : Systèmes Intelligent^ et Multimedia Code : Programme PiloteMÉMOIRE DE FIN D’ETUDES Dư MASTER INFORMATIQUESous la direction de : Pr. Pierre Gan

UNIVERSITÉ NATIONALE DU VIETNAM À HANOI (UNVH) INSTITƯT FRANCOPHONE INTERNATIONAL (IFI)ZONGO SYLVAINANALYSE DE DONNÉES TEMPORELLES MASSIVES EN SCIENCE

(LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường t ra.frHANOI - 2019ATTESTATION SUR L’HONNEURJ’atkslc sur rhonncur que ce tncinoire a etc realise jwir inoi-mcmc et que les douuccs el les rcsullals qu

i y sont prẻsentés sent exacts et n’ont jamais été publics ailleurs. I.a source des informations citẽes dans ce mémoức a etc bicn pixxiscc.LỜT CAM DOA (LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường

NTỏi cam đoan clay lã cõng trinh nghiên cứu cùa riêng lỏi. Các số liêu, kết quà nêu trong Luận Víin lã trung t hực VÃ chưa từng dược ai cỉìng bó trong

(LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường

bát kỳ cõng trình nào khác. Các thõng tin trích dãn trong Luận văn đã được chì rõ nguồn gốc.ZONGO SYLVAINRésuméLa preservation et/ou la rcst.aurat.io

UNIVERSITÉ NATIONALE DU VIETNAM À HANOI (UNVH) INSTITƯT FRANCOPHONE INTERNATIONAL (IFI)ZONGO SYLVAINANALYSE DE DONNÉES TEMPORELLES MASSIVES EN SCIENCE

(LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường our aider à 1’interprétation des informations complexes concernant les cours dean et leur fonctionnement. En effet, ces out its permet,tront revaluati

on de 1'effica-cité des programmes d’actions engages, co qui a conduit à la naissanee du projet ANR Fresqueau. Le projet Fresqueau a conduit à la crea (LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường

tion dime base de données à partir de diverses sources pourtant sur la quality physico-chimique et biologique des coins dean.Lc projet ADQUEAƯ est 111

(LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường

1 prolongemcnt du projet ANR Fresqueau avec pour double objcctifs s’ytalant sur deux années académiques. Lr premier objectif sur loquel nous avons tra

UNIVERSITÉ NATIONALE DU VIETNAM À HANOI (UNVH) INSTITƯT FRANCOPHONE INTERNATIONAL (IFI)ZONGO SYLVAINANALYSE DE DONNÉES TEMPORELLES MASSIVES EN SCIENCE

(LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường cs. Le deuxième objec-tif sert, lors de la deuxième année de mettre (‘11 oeuvre 1’approche de clustering sous cont.rainte proposed par 1’équipe SDC. C

ette analyse ctant sur des series temporellcs, il a etc decide de faire une analyse chronologique et. non chronométrique pour revaluation de la qualit (LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường

y physico-clũinique et biologique des fours d’eau.Pour y parvenir lors de mon stage, nous avons procédé à line étude des travaux connexes sur 1’appren

(LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường

tissage non supervise des series t.einporclles. Vne premiere approche a etc 1’étude des algorithmes tels que DBSCAN. TDBSCAN, CHA, SWAP. Kmeans. Une s

UNIVERSITÉ NATIONALE DU VIETNAM À HANOI (UNVH) INSTITƯT FRANCOPHONE INTERNATIONAL (IFI)ZONGO SYLVAINANALYSE DE DONNÉES TEMPORELLES MASSIVES EN SCIENCE

(LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường ux de neurones convo-lutionncls (RNC) Ct Deep Temporal Clustering (DTC).A 1’issue de rétude realisin’ sur les differentes approches relatives an sujet

, notre choix est porté stir Kmeans pour sa rapidité et sa robustesse. ComiiK’ de nombreux algorithms d’apprentissage, line (listmice de similarité (’ (LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường

St. requise. Ainsi la distance DTW (Dynamic Time Warping) a été approuvée comme étant la inesure de similarity la micux adaptée. Mais bien avant I’app

(LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường

lication de Kmeans, plusicurs methodes d’imputation des valours maiKỊuantcs, de normalisation et de reduction de dimension des données out etc implé-m

UNIVERSITÉ NATIONALE DU VIETNAM À HANOI (UNVH) INSTITƯT FRANCOPHONE INTERNATIONAL (IFI)ZONGO SYLVAINANALYSE DE DONNÉES TEMPORELLES MASSIVES EN SCIENCE

(LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường e année académi(|UO.https://khothuvien.cori!AbstractThe preservation and/or restoration of the good condition of watercourses required by the European

Water Framework Directive highlights the need for operational tools to help interpret complex information about watercourses and their functioning. T (LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường

hese tools will allow the evaluation of the effectiveness of the action programs undertaken, which led to the birth of the ANRFYcsqueau project. The F

(LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường

resqueau project led to the creation of a database from various sources on the physico-chemical and biological quality of watercourses.The ADQUEAƯ pro

UNIVERSITÉ NATIONALE DU VIETNAM À HANOI (UNVH) INSTITƯT FRANCOPHONE INTERNATIONAL (IFI)ZONGO SYLVAINANALYSE DE DONNÉES TEMPORELLES MASSIVES EN SCIENCE

(LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường nt learning models for the construction of clusters for retrospective analysis of the data collected. The second objective is to implement the constra

ined clustering approach proposed by the SDC team in the second year. This analysis being on time series, he has was decided to do a chronological ana (LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường

lysis for the evaluation of the physico-chemical and biological quality of watercourses.To achieve this during my internship, we conducted a study of

(LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường

related work on unsupervised time series learning. A first approach was to study algorithms such as DBSCAN, TDBSCAN, CHA. SWAP, Kmeans. A Ssecoid appr

UNIVERSITÉ NATIONALE DU VIETNAM À HANOI (UNVH) INSTITƯT FRANCOPHONE INTERNATIONAL (IFI)ZONGO SYLVAINANALYSE DE DONNÉES TEMPORELLES MASSIVES EN SCIENCE

(LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường d Deep Temporary Clustering (DTC).At the end of the study carried out on the different approaches relating to the subject, we chose Kmeans for its spe

ed and robustness. Like many learning algorithms, a similar distance is required. Thus the DTW (DynamicTime Warping) distance was approved as the most (LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường

appropriate similarity measure. But before the application of Kmcans, several methods of missing values imputation, normalization and data reduction

(LUẬN văn THẠC sĩ) analyse de données temporelles massives en science de l’environnement phân tích dữ liệu thời gian đại trà trong khoa học môi trường

were implemented to have a data set consistent with the project objectives.Our work will serve as the basis for the second phase of the project for th

UNIVERSITÉ NATIONALE DU VIETNAM À HANOI (UNVH) INSTITƯT FRANCOPHONE INTERNATIONAL (IFI)ZONGO SYLVAINANALYSE DE DONNÉES TEMPORELLES MASSIVES EN SCIENCE

UNIVERSITÉ NATIONALE DU VIETNAM À HANOI (UNVH) INSTITƯT FRANCOPHONE INTERNATIONAL (IFI)ZONGO SYLVAINANALYSE DE DONNÉES TEMPORELLES MASSIVES EN SCIENCE

Gọi ngay
Chat zalo
Facebook