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22 septembre 2016 4 22 /09 /septembre /2016 23:00
Un exemple de classe d'OVNI parmi des classes d'OVI. Choisissez le bon candidat!
Un exemple de classe d'OVNI parmi des classes d'OVI. Choisissez le bon candidat!
Un exemple de classe d'OVNI parmi des classes d'OVI. Choisissez le bon candidat!

Un exemple de classe d'OVNI parmi des classes d'OVI. Choisissez le bon candidat!

L’existence de multiple classes et sous-classes d’OVNI a été le sujet d’un grand débat ces dernières années. Un des défis importants que l’on rencontre inévitablement lorsque l’on essaye d’inférer l’existence d’une ou de plusieurs sous-classes est d’une part le temps nécessaire à l’étude et d’autre part le processus subjectif de définition des sous-classes. Dans ce travail, nous montrons comment les outils d’apprentissage automatique facilitent l’identification des classes et sous-classes d’OVNI à travers l’établissement d’une structure de groupe hiérarchique dans l’espace continu de la diversité des formes de ces objets. En utilisant l’apprentissage profond, nous sommes capables de réaliser une telle identification dans un espace de caractéristiques à 4 dimensions (+ une pour l’évolution temporelle), alors que l’analyse des composants principaux y arrive péniblement à partir d’un nombre limité de composants principaux. Ceci tant à prouver que l’origine de ces objets et leurs mécanismes d’apparition peuvent-être décrit par un petit nombre de paramètres physiques initiaux. Comme une preuve du concept, nous montrons que nos résultats sont en conformité avec une classification précédemment établie et que notre méthode peut capturer les principales caractéristiques morphologiques derrière la définition de telles classes et sous-classes. Ceci permet la confirmation de la nature exotique de ces objets. Etant donné l’avalanche de données à venir , notre approche apparait essentielle pour permettre une identification rapide et statistiquement cohérente. L’approche a été menée à partir d’algorithmes du domaine public (le drôle de serpent Python) et le conte DRACULU (Dimensionality Reduction And Clustering for Unsupervised Learning in Ufology).

 

 

 

 

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Ben O 23/09/2016 00:23

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