Algorithmes évolutionaires, apprentissage incrémental et reconnaissance des formes

Les algorithmes。在<s:1> <s:1> <s:1> <s:1>交换器系统中，在<s:1> <s:1>交换器系统中，在<s:1> <s:1>交换器系统中，在<s:1> <s:1>交换器系统中，在<s:1> <s:1>交换器系统中，在<s:1>交换器系统中，在<s:1>交换器系统中，在<s:1>交换器系统中，在<s:1>交换器系统中，在<s:1>交换器系统中，在<s:1>交换器系统中，在<s:1>交换器系统中，在<s:1>交换器系统中，在<s:1>交换器系统中，在<s:1>交换器系统中，在<s:1>交换器系统中。这一过程产生了一个新的个人和个人的交换交换过程，这一过程产生了一个新的个人和个人的交换交换过程，这一过程产生了一个新的个人和个人的交换交换过程，这一过程产生了一个新的个人和个人的交换交换过程。在学徒薪金增加的情况下，假设明确地要求所有的学徒薪金都不符合学徒薪金的要求，因此，学徒薪金的总和是可以先验地取消的。“系统系统”不采取任何措施，不采取任何措施，不采取任何措施，不采取任何措施，不采取任何措施，不采取任何措施。我将做的是一个与其他系统的性能相匹配的模数转换器，如模数转换器、模数转换器和模数转换器。i doit donc être en measures de: 1)获得新获得的薪金，获得新的薪金，获得新的薪金，获得新的薪金，获得新的薪金，获得新的薪金，获得新的薪金，获得新的薪金，获得新的薪金。(2)保留现有制度，使之成为一种“新制度”，使之成为一种“可能的措施”，使之成为一种“新制度”，使之成为一种“旧制度”；3)接受新形式的<s:2> <s:2>或其他形式的<s:2> <s:2>或其他形式的<s:2>或其他形式的。在新的研究中，我们提出了新的方法、新的方法、新的方法、新的方法、新的方法、新的方法、新的方法、新的方法、新的方法、新的方法、新的方法、新的方法、新的方法、新的方法、新的方法、新的方法、新的方法、新的方法、新的方法、新的方法和新的方法。

Les algorithmes évolutionnaires («Evolutionary Computations») sont des techniques émergentes dans le domaine de l'intelligence à base de calcul («computational intelligence»). Dans le contexte d'un problème déterminé, elles consistent essentiellement à faire évoluer un ensemble de structures de données représentant des solutions pour ce problème, on parle de population d'individus, grâce à un processus de sélection naturelle inspiré de la théorie de Darwin et d'une série d'opérateurs, tels les croisements et les mutations, inspirés de la génétique cellulaire. Le processus de sélection engendre une nouvelle génération d'individus alors que les opérateurs génétiques transforment ou combinent ceux-ci pour créer de nouveaux individus que l'on espère meilleurs que leurs prédécesseurs. En apprentissage incrémental, on suppose explicitement que l'ensemble des données devant servir à l'apprentissage n'est pas totalement disponible a priori. Le système doit donc apprendre de façon incrémentale, c'est-à-dire au fur et à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles. Il doit améliorer ses performances au fil du temps, mais sans recommencer systématiquement son apprentissage à partir de zéro. Il doit donc être en mesure de: 1) acquérir de nouvelles connaissances sans requérir la mémorisation de toutes les données d'apprentissage; 2) retenir ce qu'il a appris précédemment, dans la mesure du possible, tant que les nouvelles connaissances n'entrent pas en conflit direct avec les anciennes; et 3) accepter de nouvelles catégories de connaissances (classes de formes), qu'il n'a jamais observées auparavant. Pour cette recherche, nous proposons de développer de nouvelles approches méthodologiques basées sur les algorithmes évolutionnaires pour résoudre des problèmes de reconnaissance des formes dans un contexte d'apprentissage incrémental.