Analyse spatiale, évaluation et cartographie du risque "glissement de terrain" Laboratoire de modélisation et traitement graphique en géographie. Présentation * Les objectifs 2004 - 2009 : L'équipe MTG est une équipe de recherche spécialisée dans la modélisation, l'analyse spatiale et la mesure en géographie. Cette orientation scientifique nous conduit à privilégier des méthodologies innovantes, le traitement quantitatif de l'information géographique, et des formalisations théoriques, notamment mathématiques. Les principales réflexions portent aujourd'hui sur les simulations de jeux d'acteurs (automates cellulaires, modèles multi-agents) et sur la mesure d'organisations spatiales complexes (auto-organisation, émergence, discontinuités urbaines, diffusion, variographie…). Ces réflexions sont principalement appliquées à des thématiques sociales, culturelles et politiques, ce qui constitue une originalité dans le champ de la recherche théorique et quantitative, et nous amène à privilégier des modèles " individus-centrés ". * Historique * Les objectifs fondateurs : - Charte fondatrice, extrait du rapport de 1985 :
Cartouche datamining Oracle. Cartouche spatiale Oracle. The industry’s most advanced database for scalable, performant spatial applications and massively scalable, secure graph applications. Oracle Spatial and Graph supports a full range of geospatial data and analytics for land management and GIS, mobile location services, sales territory management, transportation, LiDAR analysis and location-enabled Business Intelligence. The graph features include RDF graphs for applications ranging from semantic data integration to social network analysis to linked open data and network graphs used in transportation, utilities, energy and telcos and drive-time analysis for sales and marketing applications. Module de datamining spatial intégrable aux grand SIG. Kexen et Géoconcept développent un module de datamining spatial.
We Revolutionized Predictive Analytics With traditional predictive analytics approaches, businesses spend over two-thirds of their time on activities that are manual, repetitive and prone to human error. InfiniteInsight® has proven that a large portion of this effort can be automated while delivering accurate and robust predictive models. In days, not months.
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An exciting and potentially far-reaching development in computer science is the invention and application of methods of machine learning (ML). These enable a computer program to automatically analyse a large body of data and decide what information is most relevant. This crystallised information can then be used to automatically make predictions or to help people make decisions faster and more accurately. Project Objectives Our objectives are to make ML techniques generally available; apply them to practical problems that matter to New Zealand industry; develop new machine learning algorithms and give them to the world; contribute to a theoretical framework for the field. Software Our team has incorporated several standard ML techniques into a software "workbench" called WEKA, for Waikato Environment for Knowledge Analysis.
Support sur le datamining spatial. Fonctionnement d'un algorithme génétique. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Origines[modifier | modifier le code] La popularisation des algorithmes génétiques sera l'œuvre de David Goldberg à travers son livre Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning[1] (1989). Ce livre est encore édité aujourd'hui.
En Europe, la première conférence sur ce type de sujet fut l'European Conference on Artificial Life en 1991 (elle a fêté ses 20 ans en 2011[2]), coorganisée par Francisco Varela et Paul Bourgine. Un des premiers ouvrages à présenter en Français les algorithmes génétiques sera le livre[3] Intelligence Artificielle et Informatique Théorique qui lui consacrera un chapitre dès 1993.
La première conférence francophone avec actes[4] sur le sujet sera organisée en 1994 par Jean-Marc Alliot (IRIT), Evelyne Lutton (INRIA), Marc Schoenauer (INRIA) et Edmund Ronald. Présentation[modifier | modifier le code] Analogie avec la biologie[modifier | modifier le code] Sélection Principe[modifier | modifier le code] Fonctionnement d'un réseau de neurones.
Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Un réseau de neurones artificiels est un modèle de calcul dont la conception est très schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d’apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien. Ils sont placés d’une part dans la famille des applications statistiques, qu’ils enrichissent avec un ensemble de paradigmes [1] permettant de créer des classifications rapides (réseaux de Kohonen en particulier), et d’autre part dans la famille des méthodes de l’intelligence artificielle auxquelles ils fournissent un mécanisme perceptif indépendant des idées propres de l'implémenteur, et fournissant des informations d'entrée au raisonnement logique formel.
En modélisation des circuits biologiques, ils permettent de tester quelques hypothèses fonctionnelles issues de la neurophysiologie, ou encore les conséquences de ces hypothèses pour les comparer au réel. Présentation du datamining. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. L'utilisation industrielle ou opérationnelle de ce savoir dans le monde professionnel permet de résoudre des problèmes très divers, allant de la gestion de la relation client à la maintenance préventive, en passant par la détection de fraudes ou encore l'optimisation de sites web. C'est aussi le mode de travail du datajournalisme[1]. L'exploration de données[2] fait suite, dans l'escalade de l'exploitation des données de l'entreprise, à l'informatique décisionnelle.
Celle-ci permet de constater un fait, tel que le chiffre d'affaires, et de l'expliquer comme le chiffre d'affaires décliné par produits, tandis que l'exploration de données permet de classer les faits et de les prévoir dans une certaine mesure [Note 2] ou encore de les éclairer en révélant par exemple les variables ou paramètres qui pourraient faire comprendre pourquoi le chiffre d'affaires de tel point de vente est supérieur à celui de tel autre. Spatial network analysis software. As the domain of space syntax has expanded, there are now a plethora of tools associated with it. Since most were developed within the academic community, most tend to be free for academic use, and some are open source.
In historical order: Axman The (near) original developed by Nick Sheep Dalton of UCL to perform axial line analysis on computers running Mac OS, currently used in more than 50 countries. Geospatial Analysis: GIS and spatial analysis - tools, techniques, software. Global navigation, cartographie et traveaux de SIG pour le Maroc et la région du maghreb arabe. L'espace. Projet Sigle : Systèmes et Infrastructures Géographiques LibrEs. Logiciel d'analyse spatiale Fragstats. What is FRAGSTATS? FRAGSTATS is a computer software program designed to compute a wide variety of landscape metrics for categorical map patterns.The original software (version 2) was released in the public domain during 1995 in association with the publication of a USDA Forest Service General Technical Report (McGarigal and Marks 1995). Since then, hundreds of professionals have enjoyed the use of FRAGSTATS. Due to its popularity, the program was completely revamped in 2002 (version 3).
Recently, the program was upgraded to accommodate ArcGIS10 (version 3.4). The latest release (version 4) reflects a major revamping of the software, with a completely redesigned architecture intended to support the addition of cell-level metrics and surface pattern metrics, among other things. The purpose of this web site is to facilitate dissemination of the software and to facilitate communication among FRAGSTATS users. About The Developers Version 3 was developed by Dr. Dr. What's In This Website?