Intelligence ambiante et domotique pour le maintien à domicile: une nouvelle approche non supervisée de forage de données spatiotemporelles

“在情报方面，我要向你汇报，我要向你汇报，我要向你汇报。Celle-ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci -ci从理论上说，这一应用可以防止人们在智力方面的障碍，而不是在人口方面的障碍。因此，“我们的生活质量如何？”“我们的生活质量如何？”“我们的生活质量如何？”“我们的生活质量如何？”在这种情况下，“原则上的交换交换”构成了“原则上的交换交换”，即“原则上的交换交换”和“原则上的交换交换”，即“原则上的交换交换”。侦察与活动的交换条件包括交换条件、交换条件、交换条件、交换条件、交换条件、交换条件、交换条件、交换条件、交换条件、交换条件、交换条件、交换条件和交换条件。Deux的方法是，在问题的基础上，在问题的基础上，在问题的基础上，在问题的基础上。Le principal inconvent de la premiire, soit l 'approche symbolic, est qu 'elle dancien.com, est qu 'elle dancien.com, est qu 'elle dancien.com, est qu 'elle dancien.com, est qu 'elle dancien.com, est qu 'elle dancien.com。En revanche, l ‘接近饲料，tell le que nous l ’ utilization，构建自动化单元-ci。从donensames的角度来看，从donensames的角度来看，从donensames的角度来看，这是一个非常重要的过程，包括信息的提取、隐含信息、新元素和潜在元素，以及大量的donensames。我的计划是“组织”，“组织”是“研究”的组织。勒总理气visera完善en阿蒙山崖饲料数据par l 'exploration spatiotemporelles优点。我们的主要目标是取得新的成功，我们的主要目标是取得成功，我们的主要目标是取得成功。“advantage quis en en samsulte sera de parvenir de samfinir as AVQ”和“fine et d’ainsi amsamliver la pracision de la reconnaissance”的意思是“优势quis en samsulte ere de parvenir”。第二部分：从理论上讲，这是一个简单的问题。问题的装置是固有的，是统计的，是变量的，是基本的，是交换的，是交换的，是交换的。在“i ' m samviter que cex -ci dsamrivent trop des mod<s:1> - les appris”中，nous探索了“i ' m samrient”的技术，以“i ' m samrient”代替“i ' m samrient”。

Depuis quelques années, la discipline de l’intelligence ambiante connait un essor grandissant en informatique et en génie. Celle-ci se définit comme une combinaison entre la domotique, soit la distribution dissimulée de capteurs et d’effecteurs dans un habitat, et l’intelligence artificielle, le programme analysant les données. De nombreuses applications peuvent découlées de l’intelligence ambiante, notamment plusieurs liées au problème du vieillissement de la population. En effet, elle s’avère être une solution prometteuse pour le maintien à domicile des populations à profil gériatrique, tout en maximisant leur qualité de vie. Dans ce contexte, l’un des principaux défis se compose par l’élaboration des algorithmes capables de reconnaître les activités de la vie quotidienne (AVQ) d’un résident. La reconnaissance d’activités consiste à recueillir les données en provenance de ces capteurs, à les interpréter sous forme de modèles abstraits simples et de les associer à un modèle d’AVQ préexistant dans une base de connaissances. Deux approches nous permettent de nous attaquer au problème de la reconnaissance d’activités. Le principal inconvénient de la première, soit l’approche symbolique, est qu’elle définit les AVQ en langage formel et nécessite la construction fastidieuse d’une base de connaissances exhaustive. En revanche, l’approche du forage, telle que nous l’utilisons, construit automatiquement celle-ci. Le forage de données peut se définir comme le processus non trivial d’extraction d’informations implicites, nouvelles, et potentiellement utiles, à partir de grands volumes de données. Le présent programme s’organisera donc autour de deux volets de recherche. Le premier volet visera à améliorer en amont le forage de données par l’exploration de caractéristiques spatiotemporelles. Le principal défi scientifique est de parvenir à exploiter celles-ci tout en conservant la généralité des solutions. L’avantage qui en résulte sera de parvenir à définir les AVQ avec une granularité plus fine et d’ainsi améliorer la précision de la reconnaissance. Le second volet traitera d’une problématique en aval du forage : la dérive conceptuelle. Ce problème apparait lorsque les propriétés statistiques des variables, que les modèles essaient de prédire, évoluent au fil du temps. Afin d’éviter que ceux-ci dérivent trop des modèles appris, nous explorerons les techniques de forage prédictif et de forage incrémental de données.