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Index « PascalFr.i » - entrée « Processus Markov »
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Processus Gauss < Processus Markov < Processus Poisson  Facettes :

List of bibliographic references indexed by Processus Markov

Number of relevant bibliographic references: 12.
Ident.Authors (with country if any)Title
005325 (2006) Olivier Buffet [Australie] ; Alain Dutech [France] ; François Charpillet [France]Etude de différentes combinaisons de comportements adaptatives
005343 (2006) Iadine Chadès [France]Algorithmes de co-évolution pour la résolution approchée de PDM multi-agent
005571 (2006) Laurent Peret [France] ; Frédérick Garcia [France]Recherche en ligne pour les processus décisionnels de Markov
005574 (2006) Florent Teichteil-Konigsbuch [France] ; Patrick Fabiani [France]Processus décisionnels de Markov décomposés et factorisés pour l'optimisation de stratégies d'exploration
005575 (2006) Paul Weng [France]Processus de décision markoviens et préférences non classiques
005581 (2006) Guillaume J. Laurent [France] ; Emmanuel Piat [France]Apprentissage par renforcement dans le cadre des processus décisionnels de Markov factorisés observables dans le désordre : Étude expérimentale du Q-Learning parallèle appliqué aux problèmes du labyrinthe et du New York Driving
006368 (2005) Bruno Gaujal [France] ; Nicolas Navet [France]Fault confinement mechanisms on CAN: Analysis and improvements
007957 (2003) Alain Dutech [France] ; Manuel Samuelides [France]Apprentissage par renforcement pour les processus décisionnels de Markov partiellement observés
008818 (2002) C. Choisy ; Abdel Belaïd [France]Cross-learning in analytic word recognition without segmentation
008918 (2002) Bruno Scherrer [France] ; Francois Charpillet [France]Cooperative co-learning: A model-based approach for solving multi agent Reinforcement problems
00BD24 (1997) I. Illina [France] ; Y. Gong [États-Unis]Elimination of trajectory folding phenomenon : HMM, trajectory mixture HMM and mixture stochastic trajectory model
00BD29 (1997) M. Afify [France] ; Y. Gong [États-Unis] ; Jean-Paul Haton [France]A unified maximum likelihood approach to acoustic mismatch compensation : Application to noisy lombard speech recognition

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