ACCUEIL

Consignes aux
auteurs et coordonnateurs
Nos règles d'éthique
Auteurs : soumettez
votre article en ligne

APPEL À
CONTRIBUTION

Le comité de rédaction du JESA lance un appel à proposition de numéros spéciaux.

En savoir plus >>
Autres revues >>

Journal Européen des Systèmes Automatisés

1269-6935
Revues des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 49/3 - 2016  - pp.375-391  - doi:10.3166/jesa.49.375-391
TITRE
Un ensemble classificateur pour la classification de données dynamiques. Application à un problème de qualité d’air intérieur

TITLE
A classifier ensemble for classification of dynamic data. Application to an indoor air quality problem

RÉSUMÉ
La qualité de l’air intérieur a un impact déterminant sur l’exposition des personnes à des polluants. La société Airbox Lab développe un objet connecté, appelé Footbot, qui mesure toutes les minutes plusieurs paramètres relatifs à la qualité de l’air : température, humidité, concentrations de COV, CO2, formaldéhyde et particules fines (pm). Au-delà de cet aspect de collecte de mesures, Footbot inclut des outils d’analyse de données ayant pour but de déterminer les situations d’usages de l’habitation (présence, cuisine, ménage…) afin d’être capable de fournir des conseils à l’utilisateur dans le but d’améliorer cette qualité de l’air. Ce problème est un problème de classification de données dynamiques, et dans cet article, deux outils (réseaux de neurones et arbres de décision) sont testés et comparés pour réaliser cette tâche. Afin d’améliorer les performances du classificateur, les ensembles classificateurs sont également étudiés.


ABSTRACT
Indoor air quality has an important impact on people exposure to pollutants. The Airbox Lab company currently designs a connected object, called Footbot, measuring every minute several different parameters related to indoor air quality : temperature, humidity, VOC concentrations, CO², formaldehyde and particle matter (pm). Moreover, Footbot ought to include some data analysis features to identify different domestic situations (presence, cooking, housework and so on) from the gathered data. The final purpose is to help user avoiding situations causing air quality degradation. In this paper, two different tools (neural networks and decision trees) are tested and compared to solve this problem of dynamic data classification. To increase the classifier performances, classifier ensembles are also studied.


AUTEUR(S)
Philippe THOMAS, William DERIGENT, Marie-Christine SUHNER

MOTS-CLÉS
qualité de l’air, réseaux de neurones, arbres de décision, ensemble classificateur.

KEYWORDS
indoor air quality, neural networks, decision trees, classifier ensemble.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

 PRIX
• Abonné (hors accès direct) : 7.5 €
• Non abonné : 15.0 €
|
|
--> Tous les articles sont dans un format PDF protégé par tatouage 
   
ACCÉDER A L'ARTICLE COMPLET  (721 Ko)



Mot de passe oublié ?

ABONNEZ-VOUS !

CONTACTS
Comité de
rédaction
Conditions
générales de vente

 English version >> 
Lavoisier