Un modèle de diagnostic stochastique : application à la médecine et à la robotique
Identifieur interne : 000831 ( Crin/Checkpoint ); précédent : 000830; suivant : 000832Un modèle de diagnostic stochastique : application à la médecine et à la robotique
Auteurs : Laurent JeanpierreSource :
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Abstract
Dans cet exposé, je présenterai une application concrète des modèles de décision markoviens partiellement observables à un problème réél : le suivi médical de patients dialysés à domicile. Je montrerai comment les contraintes induites par ce cadre applicatif nous amènent à un modèle ayant une sémantique forte. Je présenterai également un algorithme permettant d'adapter ce modèle à un patient, tout en respectant cette sémantique. Je concluerai en montrant l'application de cette architecture à la robotique mobile, et les avantages et inconvénients d'une telle approche.
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<record><TEI><teiHeader><fileDesc><titleStmt><title xml:lang="en" wicri:score="183">Un modèle de diagnostic stochastique : application à la médecine et à la robotique</title></titleStmt><publicationStmt><idno type="RBID">CRIN:jeanpierre04c</idno><date when="2004" year="2004">2004</date><idno type="wicri:Area/Crin/Corpus">003E73</idno><idno type="wicri:Area/Crin/Curation">003E73</idno><idno type="wicri:explorRef" wicri:stream="Crin" wicri:step="Curation">003E73</idno><idno type="wicri:Area/Crin/Checkpoint">000831</idno><idno type="wicri:explorRef" wicri:stream="Crin" wicri:step="Checkpoint">000831</idno></publicationStmt><sourceDesc><biblStruct><analytic><title xml:lang="en">Un modèle de diagnostic stochastique : application à la médecine et à la robotique</title><author><name sortKey="Jeanpierre, Laurent" sort="Jeanpierre, Laurent" uniqKey="Jeanpierre L" first="Laurent" last="Jeanpierre">Laurent Jeanpierre</name></author></analytic></biblStruct></sourceDesc></fileDesc><profileDesc><textClass><keywords scheme="KwdEn" xml:lang="en"><term>fuzzy filtering</term><term>gradient descent</term><term>hidden markov models</term><term>learning</term></keywords></textClass></profileDesc></teiHeader><front><div type="abstract" xml:lang="en" wicri:score="280">Dans cet exposé, je présenterai une application concrète des modèles de décision markoviens partiellement observables à un problème réél : le suivi médical de patients dialysés à domicile. Je montrerai comment les contraintes induites par ce cadre applicatif nous amènent à un modèle ayant une sémantique forte. Je présenterai également un algorithme permettant d'adapter ce modèle à un patient, tout en respectant cette sémantique. Je concluerai en montrant l'application de cette architecture à la robotique mobile, et les avantages et inconvénients d'une telle approche.</div></front></TEI><BibTex type="inproceedings"><ref>jeanpierre04c</ref><crinnumber>A04-R-211</crinnumber><category>6</category><equipe>MAIA</equipe><author><e>Jeanpierre, Laurent</e></author><title>Un modèle de diagnostic stochastique : application à la médecine et à la robotique</title><booktitle>{Décision, action-interaction dans les environnements incertains, Québec, Canada}</booktitle><year>2004</year><month>Mar</month><organization>Brahim Chaib-Draa, Laboratoire DAAMAS, Université Laval</organization><keywords><e>hidden markov models</e><e>fuzzy filtering</e><e>learning</e><e>gradient descent</e></keywords><abstract>Dans cet exposé, je présenterai une application concrète des modèles de décision markoviens partiellement observables à un problème réél : le suivi médical de patients dialysés à domicile. Je montrerai comment les contraintes induites par ce cadre applicatif nous amènent à un modèle ayant une sémantique forte. Je présenterai également un algorithme permettant d'adapter ce modèle à un patient, tout en respectant cette sémantique. Je concluerai en montrant l'application de cette architecture à la robotique mobile, et les avantages et inconvénients d'une telle approche.</abstract></BibTex></record>Pour manipuler ce document sous Unix (Dilib)
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