Propriété de Markov

. . . . 7 2.2 Co-occurrence Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.3 Translation Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.4 Hierarchical Classification Model . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.5 2D Hidden Markov Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.6 Relevance Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3 Framework Overview 13 3.1 Proposed Approach

1 Loi de Bernouilli . . . . . . . 6.3.2 Loi uniforme . . . . . . . . . 6.3.3 Loi de Poisson . . . . . . . . 6.3.4 Loi exponentielle . . . . . . . 6.4 Modèles stochastiques . . . . . . . . 6.4.1 Processus stochastiques . . . 6.4.2 Chaînes de Markov . . . . . . 6.5 Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

est la satisfaction pour la quantité de bien en question. x→U(x) qui est une valeur réelle. Par la fonction d’utilité l’économie issue de la révolution marginaliste rentre dans le champ des maths. On va doter cette fonction d’utilité de bonnes propriétés. On lui demande donc d’être continue et dérivable. La continuité signifie qu’à de petites variations de x correspondrons de petites variations de U(x). U : x+1 → U(x+1) L’utilité marginale va donc être : u(x)=U(x+1)-U(x) Pour rendre cette notion

d'un alphabet et qui a des méthodes opératoires pour établir des fonctions de mesure 2 - l'analyse ou aussi l'expertise du biologiste qui se référera, au delà des réponses précédentes, à d'autres connaissances que la séquence primaire : toutes les propriétés biologiques La recherche de similitude entre séquences constitue souvent la première étape des analyses de séquences. La comparaison de séquences biologiques, ainsi que leur alignement, nécessite la mise en oeuvre de procédures de calcul et de modèles

Gaussien distrubution and multilayer perceptron Neural Network Ensemble of neural network and arbitration schemes Support Vector Machine (SVM) Naives Bayes Classifier SVM with polynomial kernel Joint statistics of local appearance and position Hidden Markov Model (HMM) Information-Theoretical Approch Higher order statistics with HMM Kullback relative information Tableau 2.1 : Classification des méthodes de détection de visage dans une image [Yang, 2002] 2.1 Approche basée sur la reconnaissance

neurone de la couche suivante. 3.2. Présentation du modèle général appliqué aux séries temporelles Au niveau de la formalisation des réseaux de neurones, le modèle correspond à un modèle de régression non linéaire dont la conception s’inspire des propriétés biologiques neuronales. Plus spécifiquement, nous utilisons un modèle NAR (Neural AutoRegressive ou Time Delayed Neural Network) . 11 . Y =f é Y ,…,Y é é +ε ℎ Nous considérons dans la suite un (p,K) perceptron multi-couches

du TAF appliqué à ln sur [x, x + 1] et du TM appliqué à sur [x, x + 1]. Cependant, les deux théorèmes sont distincts, puisqu’une dérivée n’est pas toujours intégrable. Le TAF relève des théories de la dérivation et de la primitivation, le TM des propriétés de l’intégration. Enfin, choisissons une formule de Taylor. Formule de Taylor avec reste intégral : Soient I un intervalle de R, fCn+1(I, E) ; alors, pour tout couple (a, x)I2 on a : f(x) = + Un encadrement de la dérivée f(n+1)(t)

(entités qui circulent entre les éléments, comportement du système au cours du temps). • Abstraction (choisir les éléments du système pertinents pour l'étude). • Formalisation, conceptualisation : Modèle mathématique (algèbre (max, +), chaînes de Markov), modèle logiciel (Simulink, Siman-Arena), modèle graphique (réseaux de Petri, bond graphs). I.2 LES LIMITES DE LA SIMULATION Certaines limites sont dues à la technique elle-même, d'autres sont dues aux produits actuellement disponibles sur le

Pré-optimisation : procédure de réduction de l’espace de recherche................................. 86 4.3.3.3 Accroissements partiels ..................................................................................................... 93 4.3.3.4 Propriétés de dominance .................................................................................................... 96 4.3.3.5 Bornes inférieures ...................................................................................................

4. Hypothèse de normalité des erreurs 12 5. Equation et tableau d’analyse de la variance 13 II- LE MODELE DE REGRESSION MULTIPLE 14 1. Présentation du modèle 15 2. Hypothèses du modèle, estimation des coefficients de régression et propriétés des estimations 15 3. Equation d’analyse de la variance, qualité d’ajustement et tests statistiques 18 CHAPITRE II : VIOLATION DES HYPOTHESES ET SELECTION DU MODELE OPTIMAL 21 I- AUTO-CORRELATION DES ERREURS 22 1. Présentation du modèle