Recherche avancée sur les thèses de l'INSA de Lyon

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Kim Yun-Sang. Analyse adaptative et synthèse multi résolution de surfaces maillées par décomposition sur une base d'ondelettes. 2001 / Thèses / accès à la bibliothèque (document papier)
Résumé
Résumé
La décomposition du maillage triangulaire d’un objet 3D sur une base d’ondelettes, suivant l’approche de Lounsbery, nécessite un maillage dont la connectivité est obtenue par subdivisions régulières de toutes les faces des triangles d’un maillage de base. Cette méthode ne permet pas une adaptation locale de la subdivision en fonction de la courbure ou, plus généralement, de la complexité de l’objet. D’autre part, elle ne permet pas la décomposition des maillages irréguliers, comme, par exemple, ceux obtenus par l’algorithme du Marching Cube qui est utilisé de façon standard en imagerie médicale. Cette thèse propose des solutions à ces problèmes. Dans un premier temps, une méthode de décomposition locale des maillages réguliers par construction de bases d’ondelettes bi-orthogonales locales est proposée. Puis, deux approches pour la décomposition adaptative des maillages irréguliers sont développées : la décomposition irrégulière directe sur une base d’ondelettes bi-orthogonales, un remaillage. Deux techniques de remaillage sont proposées : l’une est basée sur une paramétrisation par transformation conforme et s’adapte à la courbure locale de l’objet, l’autre utilise une paramétrisation par transformation harmonique. La deuxième méthode permet la fusion de maillages locaux. Ce travail se termine par la démonstration de la faisabilité d’une application de la décomposition en ondelettes : lissage de surfaces maillées par filtrage non-linéaire des coefficients d’ondelettes. Les applications potentielles de ces travaux sont très nombreuses : transmission progressive, compression et codage, affichage progressif, édition multirésolution du maillage d’objets 3D.
The lounsbery's wavelets based decomposition of triangular meshes of 3D objects, requires a mesh whose connectivity is obtained by regular subdivisions of all faces of the triangles of a base mesh. This method does not allows a local adaptation of the subdivision according to the curvatures or, more generally, of the complexity of the object. In addition, it does not allowed the decomposition of the irregular meshes, like, as an example, those obtained by the algorithm of Marching Cube which is used in a standard way in medical imagery. This thesis proposes solutions for these problems. First, a local decomposition method of the regular meshes by construction of a local bi-orthogonal wavelets bases is proposed. Then, two approaches for the adaptative decomposition of the irregular meshes are developed: direct irregular decomposition based on bi-orthogonal wavelets, a remeshing. Two remeshing techniques are proposed: one is based on a parameterization by conformal mapping and adapts both to the local curvature and the density of region of the object, and the other uses a parameterization by harmonic mapping. The second method allows the fusion of local meshes. Finally, the feasibility of an application of the wavelets decomposition : meshes smoothing by non-linear filtering of the wavelets coefficients, is demonstrated. The potential applications of this work are very numerous: progressing transmission, compression and coding, progressive display, edition multisolution of the mesh of 3D objects.
Mot(s) clés libre(s) : TRAITEMENT IMAGE, IMAGE 3D, MATHEMATIQUES, ANALYSE SURFACE MAILLEE, ONDELETTE, ANALYSE ADAPTATIVE, SYNTHESE MULTIRESOLUTION
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Kim Yun-Sang. Analyse adaptative et synthèse multirésolution de surfaces maillées par décomposition sur une base d'ondelettes. 2001 / Thèses / accès numérique libre
Résumé
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La décomposition du maillage triangulaire d'un objet 3D sur une base d'ondelettes, suivant l'approche de Lounsbery, nécessite un maillage dont la connectivité est obtenue par subdivisions régulières de toutes les faces des triangles d'un maillage de base. Cette méthode ne permet pas une adaptation locale de la subdivision en fonction de la courbure ou, plus généralement, de la complexité de l'objet. D'autre part, elle ne permet pas la décomposition des maillages irréguliers, comme, par exemple, ceux obtenus par l'algorithme du Marching Cube qui est utilisé de façon standard en imagerie médicale. Cette thèse propose des solutions à ces problèmes. Dans un premier temps, une méthode de décomposition locale des maillages réguliers par construction de bases d'ondelettes bi-orthogonales locales est proposée. Puis, deux approches pour la décomposition adaptative des maillages irréguliers sont développées : la décomposition irrégulière directe sur une base d'ondelettes bi-orthogonales, un remaillage. Deux techniques de remaillage sont proposées : l'une est basée sur une paramétrisation par transformation conforme et s'adapte à la courbure locale de l'objet, l'autre utilise une paramétrisation par transformation harmonique. La deuxième méthode permet la fusion de maillages locaux. Ce travail se termine par la démonstration de la faisabilité d'une application de la décomposition en ondelettes : lissage de surfaces maillées par filtrage non-linéaire des coefficients d'ondelettes. Les applications potentielles de ces travaux sont très nombreuses : transmission progressive, compression et codage, affichage progressif, édition multirésolution du maillage d'objets 3D.
The lounsbery's wavelets based decomposition of triangular meshes of 3D objects, requires a mesh whose connectivity is obtained by regular subdivisions of all faces of the triangles of a base mesh. This method does not allows a local adaptation of the subdivision according to the curvatures or, more generally, of the complexity of the object. In addition, it does not allowed the decomposition of the irregular meshes, like, as an example, those obtained by the algorithm of Marching Cube which is used in a standard way in medical imagery. This thesis proposes solutions for these problems. First, a local decomposition method of the regular meshes by construction of a local bi-orthogonal wavelets bases is proposed. Then, two approaches for the adaptative decomposition of the irregular meshes are developed: direct irregular decomposition based on bi-orthogonal wavelets, a remeshing. Two remeshing techniques are proposed: one is based on a parameterization by conformal mapping and adapts both to the local curvature and the density of region of the object, and the other uses a parameterization by harmonic mapping. The second method allows the fusion of local meshes. Finally, the feasibility of an application of the wavelets decomposition : meshes smoothing by non-linear filtering of the wavelets coefficients, is demonstrated. The potential applications of this work are very numerous: progressing transmission, compression and coding, progressive display, edition multisolution of the mesh of 3D objects.
Mot(s) clés libre(s) : TRAITEMENT IMAGE, IMAGE 3D, MATHEMATIQUES, ANALYSE SURFACE MAILLEE, ONDELETTE, ANALYSE ADAPTATIVE, SYNTHESE MULTIRESOLUTION
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Belhout Mohamed. Analyse numérique de perturbations singulières d'opérateurs du premier ordre en temps et polynôme Lp extrémaux. 2012 / Thèses / accès à la bibliothèque (document papier)
Résumé
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Dans la première partie de ce travail nous considérons des problèmes hyperboliques du premier ordre linéaires où des problèmes paraboliques linéaires dégénérés en temps. En utilisant une méthode de matrice de masse singulière, nous proposons une méthode d élément finis permettant d'avoir des estimations d'erreur en espace optimale pour l'élément fini de Lagrange P1 par exemple. Nous appliquons ces résultats au cas d un système parabolique utilisé en electroradiologie. La seconde partie est consacrée aux polynômes Lp extrémaux à l'extérieur du cercle unité associés à une mesure de la forme générale a = ba + bs + g, où ba est régulière, bs singulière et g discrète. Dans un premier temps nous considérons bs = 0, et nous avons généralisé au cas Lp des résultats connus dans le cas L2. Dans le cas où bs = 0 nous montrons les mêmes résultats (formules d optimalité) mais en utilisant d'autres fonctions de régularité.
In the first part of this work, we deal with, linear hyperbolic problems of first order or linear parabolic problems, which are degenerated with respect to the time operator. By using a singular mass matrix technique, we propose a finite element method allowing to get optimal error estimates with respect to space for the Lagrange first order finite element for example. Then our method is applied to a parabolic system degenerated with respect to time which is used in electrocardiology. The second part of this work is dedicated to extremal polynomials in Lp , outside to the unit circle associated to a measure a, with a general form given by a = ba + bs + g. The regular part is denoted ba , the singular part bs and the discrete part g. In a first step we take bs = 0, and we generalized to the Lp case the known results in the L2 case. When the singular part is non zero, by using different regularity functions, we get the same optimality formulae.
Mot(s) clés libre(s) : Mathématiques, Analyse numérique, Méthode des éléments finis, Estimation, Polynôme orthogonal, Mathematical, Numerical analysis, Finite element method, Error estimate, Orthogonal polynomial
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Belhout Mohamed. Analyse numérique de perturbations singulières d'opérateurs du premier ordre en temps et polynôme Lp extrémaux. 2012 / Thèses / accès numérique libre
Résumé
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Dans la première partie de ce travail nous considérons des problèmes hyperboliques du premier ordre linéaires où des problèmes paraboliques linéaires dégénérés en temps. En utilisant une méthode de matrice de masse singulière, nous proposons une méthode d élément finis permettant d'avoir des estimations d'erreur en espace optimale pour l'élément fini de Lagrange P1 par exemple. Nous appliquons ces résultats au cas d un système parabolique utilisé en electroradiologie. La seconde partie est consacrée aux polynômes Lp extrémaux à l'extérieur du cercle unité associés à une mesure de la forme générale a = ba + bs + g, où ba est régulière, bs singulière et g discrète. Dans un premier temps nous considérons bs = 0, et nous avons généralisé au cas Lp des résultats connus dans le cas L2. Dans le cas où bs = 0 nous montrons les mêmes résultats (formules d optimalité) mais en utilisant d'autres fonctions de régularité.
In the first part of this work, we deal with, linear hyperbolic problems of first order or linear parabolic problems, which are degenerated with respect to the time operator. By using a singular mass matrix technique, we propose a finite element method allowing to get optimal error estimates with respect to space for the Lagrange first order finite element for example. Then our method is applied to a parabolic system degenerated with respect to time which is used in electrocardiology. The second part of this work is dedicated to extremal polynomials in Lp , outside to the unit circle associated to a measure a, with a general form given by a = ba + bs + g. The regular part is denoted ba , the singular part bs and the discrete part g. In a first step we take bs = 0, and we generalized to the Lp case the known results in the L2 case. When the singular part is non zero, by using different regularity functions, we get the same optimality formulae.
Mot(s) clés libre(s) : Mathématiques, Analyse numérique, Méthode des éléments finis, Estimation, Polynôme orthogonal, Mathematical, Numerical analysis, Finite element method, Error estimate, Orthogonal polynomial
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Bourgeat Alain Roger Paul. Application de l'homogénéisation périodique à des problèmes issus de la mécanique des solides et de la mécanique des fluides. 1985 / Thèses / accès à la bibliothèque (document papier)
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Application de la théorie mathématique de homogénéisation à deux problèmes d’ingénierie : (1) Modélisation de plaques avec ouvertures aux inclusions dans l’épaisseur dans le cadre thermoélastique et application de la théorie de homogénéisation à ces modèles. Essais numériques... (2) Étude des fluides diphasiques incompressibles en milieux poreux hétérogènes. (Récupération assistée d'hydrocarbures par ex.)
Mot(s) clés libre(s) : MATHEMATIQUE APPLIQUEE, CALCUL NUMERIQUE, PERTURBATION, PLASMA, PROBLEME PARABOLIQUE NON LINEAIRE
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Rodrigues de Morais Sérgio. Bayesian network structure learning with applications in feature selection. 2009 / Thèses / accès à la bibliothèque (document papier)
Résumé
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Plusieurs algorithmes à base de contrainte ont été proposés récemment pour l'apprentissage de la structure de réseaux Bayésiens. Ils cherchent des relations d'indépendance conditionnelles parmi les variables sur un ensemble de données et construisent une structure locale autour de la variable cible sans devoir construire toute la structure du réseau Bayésien d'abord. Ces algorithmes sont appropriés aux situations où la qualité de données disponible est vaste par rapport au degré du réseau. C'est-à-dire le nombre de parents et des enfants de chaque variable dans le réseau est relativement petit par rapport au nombre d'instances dans la base de données. Cependant, ils sont piégés par un problème sévère : l'important nombre de négatifs faux. Ce problème bien connu est commun à toutes les méthodes à base de contrainte et ont été fortement considérés dans cette thèse. Les principales contributions de l'auteur de cette thèse incluent : 1. Une discussion sur des méthodes simples pour identifier et traiter des relations presque déterministes dans l'apprentissage de la structure de réseaux Bayésiens à base de contrainte ; 2. Un nouveau algorithme appelé Hybride Parents et Enfants (HPC). HPC a été prouvé être correct dans la condition de fidélité ; 3. Une extension de HPC conçu dans le but spécifique de sélection de variables pour classification probabiliste ; 4. Un algorithme conservateur pour la sélection de variables à partir de jeux de données incomplets ; 5. Une nouvelle approche graphique pour exploiter des données marquant dans la modélisation des réseaux Bayésiens. Les principales applications des méthodes présentées dans cette thèse aux problèmes réels fait par l'auteur incluent : 1. L'application de l'algorithme HPC pour extraire les facteurs de risque qui sont statistiquement associés au cancer du Nasopharynx (NPC); 2. L'application de l'algorithme MBOR sur un ensemble de données de puces pour fournir une analyse robuste de diabète de type 2.
The study developed in this thesis focuses on constraint-based methods for identifying the Bayesian networks structure from data. Novel algorithms and approaches are proposed with the aim of improving Bayesian network structure learning with applications to feature sub- set selection, probabilistic classification in the presence of missing values and detection of the mechanism of missing data. Extensive empirical experiments were carried out on synthetic and real-world datasets in order to compare the methods proposed in this thesis with other state-of-the-art methods. The applications presented include extracting the relevant risk factors that are statistically associated with the Nasopharyngeal carcinoma, a robust analysis of type 2 diabetes from a dataset consisting of 22,283 genes and only 143 samples and a graphical representation of the statistical dependencies between 34 clinical variables among 150 obese women with various degrees of obesity in order to better understand the pathophysiology of visceral obesity and provide guidance for its clinical management.
Mot(s) clés libre(s) : Mathématiques, Statistiques, Bayes, Décision statistique, Réseaux Bayésiens, Application medicale
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Rodrigues de Morais Sérgio. Bayesian network structure learning with applications in feature selection. 2009 / Thèses / accès à la bibliothèque (document papier)
Résumé
Résumé
Plusieurs algorithmes à base de contrainte ont été proposés récemment pour l'apprentissage de la structure de réseaux Bayésiens. Ils cherchent des relations d'indépendance conditionnelles parmi les variables sur un ensemble de données et construisent une structure locale autour de la variable cible sans devoir construire toute la structure du réseau Bayésien d'abord. Ces algorithmes sont appropriés aux situations où la qualité de données disponible est vaste par rapport au degré du réseau. C'est-à-dire le nombre de parents et des enfants de chaque variable dans le réseau est relativement petit par rapport au nombre d'instances dans la base de données. Cependant, ils sont piégés par un problème sévère : l'important nombre de négatifs faux. Ce problème bien connu est commun à toutes les méthodes à base de contrainte et ont été fortement considérés dans cette thèse. Les principales contributions de l'auteur de cette thèse incluent : 1. Une discussion sur des méthodes simples pour identifier et traiter des relations presque déterministes dans l'apprentissage de la structure de réseaux Bayésins à base de contrainte ; 2. Un nouveau algorithme appelé Hybride Parents et Enfants (HPC). HPC a été prouvé être correct dans la condition de fidélité ; 3. Une extension de HPC conçu dans le but spécifique de sélection de variables pour classification probaliliste ; 4. Un algorithme conservateur pour la sélection de variables à partir de jeux de données incomplets ; 5. Une nouvelle approche graphique pour exploiter des données marquant dans la modélisation des réseaux Bayésiens. Les principales applications des méthodes présentées dans cette thèse aux problèmes réels fait par l'auteur incluent : 1. L'application de l'algorithme HPC pour extraire les facteurs de risque qui sont statistiquement associés au cancer du Nasopharynx (NPC); 2. L'application de l'algorithme MBOR sur un ensemble de données de puces pour fournir une analyse robuste de diabète de type 2.
The study developed in this thesis focuses on constraint-based methods for identifying the Bayesian networks structure from data. Novel algorithms and approaches are proposed with the aim of improving Bayesian network structure learning with applications to feature sub- set selection, probabilistic classification in the presence of missing values and detection of the mechanism of missing data. Extensive empirical experiments were carried out on synthetic and real-world datasets in order to compare the methods proposed in this thesis with other state-of-the-art methods. The applications presented include extracting the relevant risk factors that are statistically associated with the Nasopharyngeal carcinoma, a robust analysis of type 2 diabetes from a dataset consisting of 22,283 genes and only 143 samples and a graphical representation of the statistical dependencies between 34 clinical variables among 150 obese women with various degrees of obesity in order to better understand the pathophysiology of visceral obesity and provide guidance for its clinical management.
Mot(s) clés libre(s) : Mathématiques, Statistiques, Bayes, Décision statistique, Réseaux Bayésiens, Application médicale
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Gay Bernard. Contribution a l'etude de la couche limite bidimensionnelle par l'utilisation des methodes numeriques. 1978 / Thèses / accès à la bibliothèque (document papier)
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Ensemble de methodes numeriques de resolution des equations de la couche limite bidimensionnelle. (Methode integrale, methode des differences finies, methode d'elements finis)
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Jouandeau Alain. Contribution à la modélisation de la satisfaction client par la logique floue. 2004 / Thèses / accès numérique libre
Résumé
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Le baromètre de la satisfaction est nécessaire à la qualité. Nous présentons quelques modèles (économiques, psychologiques) et les théories qui sous tendent nos travaux (représentations sociales et logique floue) avant de décrire le modèle utilisé pour le baromètre. La notion de vague sémantiques montre que la logique floue est la plus adaptée pour ce type de problème. Dans la méthode REMODSET, les fonctions d'appartenance sont obtenues à partir de la représentation sociale des appréciations. Il est possible de construire les fonctions d'appartenance des appréciations à partir de leur représentation sociale, puis d'agréger les questions pour obtenir une évaluation globale qui après déflouification sera compréhensible en langage clair. La logique floue, permet de travailler sur un seul questionnaire, et d'utiliser l'évaluation " je ne sais pas " qui conduit à l'élimination du questionnaire.
Satisfaction barometer is necessary to quality. We present some models (economic, psychological) and describe theories, which support our work (social representations and fuzzy logic) before describing the model, which will be used for building a barometer. Analysis of "vague" allows proving that the fuzzy logic is the most adapted for this kind of modelling. In these conditions, we will use the REMODSET method. The membership functions are obtained with the social representation of the expressions. Membership functions of the expression are obtained from their social representation and then to aggregate the answers to the questions to obtain a global evaluation, which, after defuzzification, will be understandable in clear language. The comparison with a standard barometer (standard statistics) allows verifying the coherence between the two methods. The fuzzy logic allows the treatment of one single questionnaire and to use the "I don't know" evaluation.
Mot(s) clés libre(s) : Mathématiques, Modelisation, Satisfaction, Logique floue
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Jouandeau Alain. Contribution à la modélisation de la satisfaction client par la logique floue. 2004 / Thèses / accès à la bibliothèque (document papier)
Résumé
Résumé
Le baromètre de la satisfaction est nécessaire à la qualité. Nous présentons quelques modèles (économiques, psychologiques) et les théories qui sous tendent nos travaux (représentations sociales et logique floue) avant de décrire le modèle utilisé pour le baromètre. La notion de vague sémantiques montre que la logique floue est la plus adaptée pour ce type de problème. Dans la méthode REMODSET, les fonctions d’appartenance sont obtenues à partir de la représentation sociale des appréciations. Il est possible de construire les fonctions d’appartenance des appréciations à partir de leur représentation sociale, puis d’agréger les questions pour obtenir une évaluation globale qui après déflouification sera compréhensible en langage clair. La logique floue, permet de travailler sur un seul questionnaire, et d’utiliser l’évaluation « je ne sais pas » qui conduit à l’élimination du questionnaire.
Satisfaction barometer is necessary to quality. We present some models (economic, psychological) and describe theories, which support our work (social representations and fuzzy logic) before describing the model, which will be used for building a barometer. Analysis of “vague” allows proving that the fuzzy logic is the most adapted for this kind of modelling. In these conditions, we will use the REMODSET method. The membership functions are obtained with the social representation of the expressions. Membership functions of the expression are obtained from their social representation and then to aggregate the answers to the questions to obtain a global evaluation, which, after defuzzification, will be understandable in clear language. The comparison with a standard barometer (standard statistics) allows verifying the coherence between the two methods. The fuzzy logic allows the treatment of one single questionnaire and to use the “I don’t know” evaluation.
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