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dc.contributor.authorRossi, Fabrice
HAL ID: 77
dc.contributor.authorConan-Guez, Brieuc
HAL ID: 21890
dc.date.accessioned2009-06-18T10:01:57Z
dc.date.available2009-06-18T10:01:57Z
dc.date.issued2005
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/340
dc.description.abstractfrL'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.isofren
dc.subjectAnalyse de données fonctionnellesen
dc.subjectRéseaux de neuronesen
dc.subjectPerceptrons Multi-Couchesen
dc.subjectRégressionen
dc.subjectDiscriminationen
dc.subjectApproximation universelleen
dc.subjectConsistanceen
dc.subjectSpectrométrieen
dc.subject.ddc519en
dc.titleUn modèle neuronal pour la régression et la discrimination sur données fonctionnellesen
dc.typeArticle accepté pour publication ou publié
dc.contributor.editoruniversityotherINRIA;France
dc.relation.isversionofjnlnameRevue de Statistique Appliquée
dc.relation.isversionofjnlvolLIIIen
dc.relation.isversionofjnlissue4en
dc.relation.isversionofjnldate2005
dc.relation.isversionofjnlpages5-30en
dc.identifier.urlsitehttp://hal.inria.fr/inria-00001190/en/en
dc.description.sponsorshipprivateouien
dc.relation.isversionofjnlpublisherSociété Française de Statistiqueen
dc.subject.ddclabelProbabilités et mathématiques appliquéesen


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