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You searched for +publisher:"Université Lille I – Sciences et Technologies" +contributor:("Jourdan, Laetitia"). Showing records 1 – 10 of 10 total matches.

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1. Jacques, Julie. Classification sur données médicales à l'aide de méthodes d'optimisation et de datamining, appliquée au pré-screening dans les essais cliniques : Classification on medical data using combinatorial optimization and data mining, applicated to patient screening in clinical trials.

Degree: Docteur es, Informatique, 2013, Université Lille I – Sciences et Technologies

Les données médicales souffrent de problèmes d'uniformisation ou d'incertitude, ce qui les rend difficilement utilisables directement par des logiciels médicaux, en particulier dans le cas… (more)

Subjects/Keywords: Classification sur données asymétriques; Optimisation multi-objectif; 006.31

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APA (6th Edition):

Jacques, J. (2013). Classification sur données médicales à l'aide de méthodes d'optimisation et de datamining, appliquée au pré-screening dans les essais cliniques : Classification on medical data using combinatorial optimization and data mining, applicated to patient screening in clinical trials. (Doctoral Dissertation). Université Lille I – Sciences et Technologies. Retrieved from http://www.theses.fr/2013LIL10136

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Jacques, Julie. “Classification sur données médicales à l'aide de méthodes d'optimisation et de datamining, appliquée au pré-screening dans les essais cliniques : Classification on medical data using combinatorial optimization and data mining, applicated to patient screening in clinical trials.” 2013. Doctoral Dissertation, Université Lille I – Sciences et Technologies. Accessed April 10, 2021. http://www.theses.fr/2013LIL10136.

MLA Handbook (7th Edition):

Jacques, Julie. “Classification sur données médicales à l'aide de méthodes d'optimisation et de datamining, appliquée au pré-screening dans les essais cliniques : Classification on medical data using combinatorial optimization and data mining, applicated to patient screening in clinical trials.” 2013. Web. 10 Apr 2021.

Vancouver:

Jacques J. Classification sur données médicales à l'aide de méthodes d'optimisation et de datamining, appliquée au pré-screening dans les essais cliniques : Classification on medical data using combinatorial optimization and data mining, applicated to patient screening in clinical trials. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université Lille I – Sciences et Technologies; 2013. [cited 2021 Apr 10]. Available from: http://www.theses.fr/2013LIL10136.

Council of Science Editors:

Jacques J. Classification sur données médicales à l'aide de méthodes d'optimisation et de datamining, appliquée au pré-screening dans les essais cliniques : Classification on medical data using combinatorial optimization and data mining, applicated to patient screening in clinical trials. [Doctoral Dissertation]. Université Lille I – Sciences et Technologies; 2013. Available from: http://www.theses.fr/2013LIL10136

2. Liefooghe, Arnaud. Métaheuristiques pour l'optimisation multiobjectif : approches coopératives, prise en compte de l'incertitude et application en logistique : Metaheuristics for multiobjective optimisation : cooperative approaches, uncertainty handling and application in logistics.

Degree: Docteur es, Informatique, 2009, Université Lille I – Sciences et Technologies

De nombreux problèmes d'optimisation issus du monde réel. notamment dans le domaine de la logistique, doivent faire face à beaucoup de difficultés, En effet, ils… (more)

Subjects/Keywords: Optimisation multiobjectif; Algorithmes hybrides

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APA (6th Edition):

Liefooghe, A. (2009). Métaheuristiques pour l'optimisation multiobjectif : approches coopératives, prise en compte de l'incertitude et application en logistique : Metaheuristics for multiobjective optimisation : cooperative approaches, uncertainty handling and application in logistics. (Doctoral Dissertation). Université Lille I – Sciences et Technologies. Retrieved from http://www.theses.fr/2009LIL10108

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Liefooghe, Arnaud. “Métaheuristiques pour l'optimisation multiobjectif : approches coopératives, prise en compte de l'incertitude et application en logistique : Metaheuristics for multiobjective optimisation : cooperative approaches, uncertainty handling and application in logistics.” 2009. Doctoral Dissertation, Université Lille I – Sciences et Technologies. Accessed April 10, 2021. http://www.theses.fr/2009LIL10108.

MLA Handbook (7th Edition):

Liefooghe, Arnaud. “Métaheuristiques pour l'optimisation multiobjectif : approches coopératives, prise en compte de l'incertitude et application en logistique : Metaheuristics for multiobjective optimisation : cooperative approaches, uncertainty handling and application in logistics.” 2009. Web. 10 Apr 2021.

Vancouver:

Liefooghe A. Métaheuristiques pour l'optimisation multiobjectif : approches coopératives, prise en compte de l'incertitude et application en logistique : Metaheuristics for multiobjective optimisation : cooperative approaches, uncertainty handling and application in logistics. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université Lille I – Sciences et Technologies; 2009. [cited 2021 Apr 10]. Available from: http://www.theses.fr/2009LIL10108.

Council of Science Editors:

Liefooghe A. Métaheuristiques pour l'optimisation multiobjectif : approches coopératives, prise en compte de l'incertitude et application en logistique : Metaheuristics for multiobjective optimisation : cooperative approaches, uncertainty handling and application in logistics. [Doctoral Dissertation]. Université Lille I – Sciences et Technologies; 2009. Available from: http://www.theses.fr/2009LIL10108

3. Jacquin, Sophie. Hybridation des métaheuristiques et de la programmation dynamique pour les problèmes d’optimisation mono et multi-objectif : application à la production d’énergie : Hybridization between metaheuristic and dynamic programming for mono and multi-objective optimization problems : application in energy production.

Degree: Docteur es, Informatique, 2015, Université Lille I – Sciences et Technologies

Cette thèse s'intéresse à l'étude de deux problèmes d'optimisation pour la production d’énergie électrique. Le premier est un problème académique très étudié : le Unit… (more)

Subjects/Keywords: Optimisation combinatoire multi-Objectif; Méthode hybride; 005.116

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APA (6th Edition):

Jacquin, S. (2015). Hybridation des métaheuristiques et de la programmation dynamique pour les problèmes d’optimisation mono et multi-objectif : application à la production d’énergie : Hybridization between metaheuristic and dynamic programming for mono and multi-objective optimization problems : application in energy production. (Doctoral Dissertation). Université Lille I – Sciences et Technologies. Retrieved from http://www.theses.fr/2015LIL10103

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Jacquin, Sophie. “Hybridation des métaheuristiques et de la programmation dynamique pour les problèmes d’optimisation mono et multi-objectif : application à la production d’énergie : Hybridization between metaheuristic and dynamic programming for mono and multi-objective optimization problems : application in energy production.” 2015. Doctoral Dissertation, Université Lille I – Sciences et Technologies. Accessed April 10, 2021. http://www.theses.fr/2015LIL10103.

MLA Handbook (7th Edition):

Jacquin, Sophie. “Hybridation des métaheuristiques et de la programmation dynamique pour les problèmes d’optimisation mono et multi-objectif : application à la production d’énergie : Hybridization between metaheuristic and dynamic programming for mono and multi-objective optimization problems : application in energy production.” 2015. Web. 10 Apr 2021.

Vancouver:

Jacquin S. Hybridation des métaheuristiques et de la programmation dynamique pour les problèmes d’optimisation mono et multi-objectif : application à la production d’énergie : Hybridization between metaheuristic and dynamic programming for mono and multi-objective optimization problems : application in energy production. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université Lille I – Sciences et Technologies; 2015. [cited 2021 Apr 10]. Available from: http://www.theses.fr/2015LIL10103.

Council of Science Editors:

Jacquin S. Hybridation des métaheuristiques et de la programmation dynamique pour les problèmes d’optimisation mono et multi-objectif : application à la production d’énergie : Hybridization between metaheuristic and dynamic programming for mono and multi-objective optimization problems : application in energy production. [Doctoral Dissertation]. Université Lille I – Sciences et Technologies; 2015. Available from: http://www.theses.fr/2015LIL10103

4. Vandromme, Maxence. Optimisation combinatoire et extraction de connaissances sur données hétérogènes et temporelles : application à l’identification de parcours patients : Combinatorial optimization and knowledge extraction on heterogeneous and temporal data : application to patients profiles discovery.

Degree: Docteur es, Informatique, 2017, Université Lille I – Sciences et Technologies

Les données hospitalières présentent de nombreuses spécificités qui rendent difficilement applicables les méthodes de fouille de données traditionnelles. Dans cette thèse, nous nous intéressons à… (more)

Subjects/Keywords: Biclustering; Classification double; Données hétérogènes; Données temporelles; 006.31

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APA (6th Edition):

Vandromme, M. (2017). Optimisation combinatoire et extraction de connaissances sur données hétérogènes et temporelles : application à l’identification de parcours patients : Combinatorial optimization and knowledge extraction on heterogeneous and temporal data : application to patients profiles discovery. (Doctoral Dissertation). Université Lille I – Sciences et Technologies. Retrieved from http://www.theses.fr/2017LIL10044

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Vandromme, Maxence. “Optimisation combinatoire et extraction de connaissances sur données hétérogènes et temporelles : application à l’identification de parcours patients : Combinatorial optimization and knowledge extraction on heterogeneous and temporal data : application to patients profiles discovery.” 2017. Doctoral Dissertation, Université Lille I – Sciences et Technologies. Accessed April 10, 2021. http://www.theses.fr/2017LIL10044.

MLA Handbook (7th Edition):

Vandromme, Maxence. “Optimisation combinatoire et extraction de connaissances sur données hétérogènes et temporelles : application à l’identification de parcours patients : Combinatorial optimization and knowledge extraction on heterogeneous and temporal data : application to patients profiles discovery.” 2017. Web. 10 Apr 2021.

Vancouver:

Vandromme M. Optimisation combinatoire et extraction de connaissances sur données hétérogènes et temporelles : application à l’identification de parcours patients : Combinatorial optimization and knowledge extraction on heterogeneous and temporal data : application to patients profiles discovery. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université Lille I – Sciences et Technologies; 2017. [cited 2021 Apr 10]. Available from: http://www.theses.fr/2017LIL10044.

Council of Science Editors:

Vandromme M. Optimisation combinatoire et extraction de connaissances sur données hétérogènes et temporelles : application à l’identification de parcours patients : Combinatorial optimization and knowledge extraction on heterogeneous and temporal data : application to patients profiles discovery. [Doctoral Dissertation]. Université Lille I – Sciences et Technologies; 2017. Available from: http://www.theses.fr/2017LIL10044

5. Blot, Aymeric. Reacting and adapting to the environment : designing autonomous methods for multi-objective combinatorial optimisation : Réagir et s'adapter à son environnement : concevoir des méthodes autonomes pour l'optimisation combinatoire à plusieurs objectifs.

Degree: Docteur es, Informatique, automatique, 2018, Université Lille I – Sciences et Technologies

Les problèmes d'optimisation à grande échelle sont généralement difficiles à résoudre de façon optimale.Des algorithmes d'approximation tels que les métaheuristiques, capables de trouver rapidement des… (more)

Subjects/Keywords: Optimisation multi-Critères; Algorithmes de recherche locale; 006.31

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APA (6th Edition):

Blot, A. (2018). Reacting and adapting to the environment : designing autonomous methods for multi-objective combinatorial optimisation : Réagir et s'adapter à son environnement : concevoir des méthodes autonomes pour l'optimisation combinatoire à plusieurs objectifs. (Doctoral Dissertation). Université Lille I – Sciences et Technologies. Retrieved from http://www.theses.fr/2018LIL1I035

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Blot, Aymeric. “Reacting and adapting to the environment : designing autonomous methods for multi-objective combinatorial optimisation : Réagir et s'adapter à son environnement : concevoir des méthodes autonomes pour l'optimisation combinatoire à plusieurs objectifs.” 2018. Doctoral Dissertation, Université Lille I – Sciences et Technologies. Accessed April 10, 2021. http://www.theses.fr/2018LIL1I035.

MLA Handbook (7th Edition):

Blot, Aymeric. “Reacting and adapting to the environment : designing autonomous methods for multi-objective combinatorial optimisation : Réagir et s'adapter à son environnement : concevoir des méthodes autonomes pour l'optimisation combinatoire à plusieurs objectifs.” 2018. Web. 10 Apr 2021.

Vancouver:

Blot A. Reacting and adapting to the environment : designing autonomous methods for multi-objective combinatorial optimisation : Réagir et s'adapter à son environnement : concevoir des méthodes autonomes pour l'optimisation combinatoire à plusieurs objectifs. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université Lille I – Sciences et Technologies; 2018. [cited 2021 Apr 10]. Available from: http://www.theses.fr/2018LIL1I035.

Council of Science Editors:

Blot A. Reacting and adapting to the environment : designing autonomous methods for multi-objective combinatorial optimisation : Réagir et s'adapter à son environnement : concevoir des méthodes autonomes pour l'optimisation combinatoire à plusieurs objectifs. [Doctoral Dissertation]. Université Lille I – Sciences et Technologies; 2018. Available from: http://www.theses.fr/2018LIL1I035

6. Boisson, Jean-Charles. Modélisation et résolution par métaheuristiques coopératives : de l'atome à la séquence protéique : Modelling and solving with cooperative metaheuristics : from the atom to the protein sequence.

Degree: Docteur es, Informatique, 2008, Université Lille I – Sciences et Technologies

Dans cette thèse, nous montrons l'importance de la modélisation et de la coopération de métaheuristiques pour la résolution de problèmes réels en bioinformatique. Deux problèmes… (more)

Subjects/Keywords: Métaheuristiques coopératives

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APA (6th Edition):

Boisson, J. (2008). Modélisation et résolution par métaheuristiques coopératives : de l'atome à la séquence protéique : Modelling and solving with cooperative metaheuristics : from the atom to the protein sequence. (Doctoral Dissertation). Université Lille I – Sciences et Technologies. Retrieved from http://www.theses.fr/2008LIL10154

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Boisson, Jean-Charles. “Modélisation et résolution par métaheuristiques coopératives : de l'atome à la séquence protéique : Modelling and solving with cooperative metaheuristics : from the atom to the protein sequence.” 2008. Doctoral Dissertation, Université Lille I – Sciences et Technologies. Accessed April 10, 2021. http://www.theses.fr/2008LIL10154.

MLA Handbook (7th Edition):

Boisson, Jean-Charles. “Modélisation et résolution par métaheuristiques coopératives : de l'atome à la séquence protéique : Modelling and solving with cooperative metaheuristics : from the atom to the protein sequence.” 2008. Web. 10 Apr 2021.

Vancouver:

Boisson J. Modélisation et résolution par métaheuristiques coopératives : de l'atome à la séquence protéique : Modelling and solving with cooperative metaheuristics : from the atom to the protein sequence. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université Lille I – Sciences et Technologies; 2008. [cited 2021 Apr 10]. Available from: http://www.theses.fr/2008LIL10154.

Council of Science Editors:

Boisson J. Modélisation et résolution par métaheuristiques coopératives : de l'atome à la séquence protéique : Modelling and solving with cooperative metaheuristics : from the atom to the protein sequence. [Doctoral Dissertation]. Université Lille I – Sciences et Technologies; 2008. Available from: http://www.theses.fr/2008LIL10154

7. Khouadjia, Mostepha Redouane. Solving dynamic vehicle routing problems : from single-solution based metaheuristics to parallel population based metaheuristics : Résolution des problèmes dynamiques de tournées de véhicules : de métaheuristiques à base de solution unique aux métaheuristiques parallèles à base de population.

Degree: Docteur es, Informatique, 2011, Université Lille I – Sciences et Technologies

Beaucoup de problèmes dans le monde réel ont une nature dynamique et peuvent être modélisés comme des problèmes dynamiques d'optimisation combinatoire. Cependant, les travaux de… (more)

Subjects/Keywords: Robustesse; 006.333

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APA (6th Edition):

Khouadjia, M. R. (2011). Solving dynamic vehicle routing problems : from single-solution based metaheuristics to parallel population based metaheuristics : Résolution des problèmes dynamiques de tournées de véhicules : de métaheuristiques à base de solution unique aux métaheuristiques parallèles à base de population. (Doctoral Dissertation). Université Lille I – Sciences et Technologies. Retrieved from http://www.theses.fr/2011LIL10140

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Khouadjia, Mostepha Redouane. “Solving dynamic vehicle routing problems : from single-solution based metaheuristics to parallel population based metaheuristics : Résolution des problèmes dynamiques de tournées de véhicules : de métaheuristiques à base de solution unique aux métaheuristiques parallèles à base de population.” 2011. Doctoral Dissertation, Université Lille I – Sciences et Technologies. Accessed April 10, 2021. http://www.theses.fr/2011LIL10140.

MLA Handbook (7th Edition):

Khouadjia, Mostepha Redouane. “Solving dynamic vehicle routing problems : from single-solution based metaheuristics to parallel population based metaheuristics : Résolution des problèmes dynamiques de tournées de véhicules : de métaheuristiques à base de solution unique aux métaheuristiques parallèles à base de population.” 2011. Web. 10 Apr 2021.

Vancouver:

Khouadjia MR. Solving dynamic vehicle routing problems : from single-solution based metaheuristics to parallel population based metaheuristics : Résolution des problèmes dynamiques de tournées de véhicules : de métaheuristiques à base de solution unique aux métaheuristiques parallèles à base de population. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université Lille I – Sciences et Technologies; 2011. [cited 2021 Apr 10]. Available from: http://www.theses.fr/2011LIL10140.

Council of Science Editors:

Khouadjia MR. Solving dynamic vehicle routing problems : from single-solution based metaheuristics to parallel population based metaheuristics : Résolution des problèmes dynamiques de tournées de véhicules : de métaheuristiques à base de solution unique aux métaheuristiques parallèles à base de population. [Doctoral Dissertation]. Université Lille I – Sciences et Technologies; 2011. Available from: http://www.theses.fr/2011LIL10140

8. Marmion, Marie-Éléonore. Recherche locale et optimisation combinatoire : de l'analyse structurelle d'un problème à la conception d'algorithmes efficaces : Local search and combinatorial optimization : from structural analysis of a problem to design efficient algorithms.

Degree: Docteur es, Informatique, 2011, Université Lille I – Sciences et Technologies

Les problèmes d'optimisation combinatoire sont généralement NP-difficiles et les méthodes exactes demeurent inefficaces pour les résoudre rapidement. Les métaheuristiques sont des méthodes génériques de résolution… (more)

Subjects/Keywords: Métaheuristiques; Analyse de paysage; 006.333

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APA (6th Edition):

Marmion, M. (2011). Recherche locale et optimisation combinatoire : de l'analyse structurelle d'un problème à la conception d'algorithmes efficaces : Local search and combinatorial optimization : from structural analysis of a problem to design efficient algorithms. (Doctoral Dissertation). Université Lille I – Sciences et Technologies. Retrieved from http://www.theses.fr/2011LIL10169

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Marmion, Marie-Éléonore. “Recherche locale et optimisation combinatoire : de l'analyse structurelle d'un problème à la conception d'algorithmes efficaces : Local search and combinatorial optimization : from structural analysis of a problem to design efficient algorithms.” 2011. Doctoral Dissertation, Université Lille I – Sciences et Technologies. Accessed April 10, 2021. http://www.theses.fr/2011LIL10169.

MLA Handbook (7th Edition):

Marmion, Marie-Éléonore. “Recherche locale et optimisation combinatoire : de l'analyse structurelle d'un problème à la conception d'algorithmes efficaces : Local search and combinatorial optimization : from structural analysis of a problem to design efficient algorithms.” 2011. Web. 10 Apr 2021.

Vancouver:

Marmion M. Recherche locale et optimisation combinatoire : de l'analyse structurelle d'un problème à la conception d'algorithmes efficaces : Local search and combinatorial optimization : from structural analysis of a problem to design efficient algorithms. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université Lille I – Sciences et Technologies; 2011. [cited 2021 Apr 10]. Available from: http://www.theses.fr/2011LIL10169.

Council of Science Editors:

Marmion M. Recherche locale et optimisation combinatoire : de l'analyse structurelle d'un problème à la conception d'algorithmes efficaces : Local search and combinatorial optimization : from structural analysis of a problem to design efficient algorithms. [Doctoral Dissertation]. Université Lille I – Sciences et Technologies; 2011. Available from: http://www.theses.fr/2011LIL10169

9. Seridi, Khedidja. Multiobjective Biclustering : from gene expression data to GWA data : Biclustering multiobjectif : des données d'expression génétiques aux données d'association génomique.

Degree: Docteur es, Informatique, 2013, Université Lille I – Sciences et Technologies

Les puces à ADN sont des matrices qui indiquent les niveaux d’expression de milliers de gènes sous plusieurs conditions. L’analyse de ces données consiste à… (more)

Subjects/Keywords: Études d'association génomique; 006.333

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APA (6th Edition):

Seridi, K. (2013). Multiobjective Biclustering : from gene expression data to GWA data : Biclustering multiobjectif : des données d'expression génétiques aux données d'association génomique. (Doctoral Dissertation). Université Lille I – Sciences et Technologies. Retrieved from http://www.theses.fr/2013LIL10048

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Seridi, Khedidja. “Multiobjective Biclustering : from gene expression data to GWA data : Biclustering multiobjectif : des données d'expression génétiques aux données d'association génomique.” 2013. Doctoral Dissertation, Université Lille I – Sciences et Technologies. Accessed April 10, 2021. http://www.theses.fr/2013LIL10048.

MLA Handbook (7th Edition):

Seridi, Khedidja. “Multiobjective Biclustering : from gene expression data to GWA data : Biclustering multiobjectif : des données d'expression génétiques aux données d'association génomique.” 2013. Web. 10 Apr 2021.

Vancouver:

Seridi K. Multiobjective Biclustering : from gene expression data to GWA data : Biclustering multiobjectif : des données d'expression génétiques aux données d'association génomique. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université Lille I – Sciences et Technologies; 2013. [cited 2021 Apr 10]. Available from: http://www.theses.fr/2013LIL10048.

Council of Science Editors:

Seridi K. Multiobjective Biclustering : from gene expression data to GWA data : Biclustering multiobjectif : des données d'expression génétiques aux données d'association génomique. [Doctoral Dissertation]. Université Lille I – Sciences et Technologies; 2013. Available from: http://www.theses.fr/2013LIL10048

10. Bedenel, Anne-Lise. Appariement de descripteurs évoluant dans le temps : application à la comparaison d'assurance : Matching data descriptor over time : application to insurance comparison.

Degree: Docteur es, Mathématiques et leurs interactions, 2019, Université Lille I – Sciences et Technologies

La plupart des méthodes d'apprentissage standards nécessitent des descripteurs de données identiques pour les échantillons d'apprentissage et de test. Or, dans le domaine de la… (more)

Subjects/Keywords: Sélection de modèles; 519.53

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APA (6th Edition):

Bedenel, A. (2019). Appariement de descripteurs évoluant dans le temps : application à la comparaison d'assurance : Matching data descriptor over time : application to insurance comparison. (Doctoral Dissertation). Université Lille I – Sciences et Technologies. Retrieved from http://www.theses.fr/2019LIL1I011

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Bedenel, Anne-Lise. “Appariement de descripteurs évoluant dans le temps : application à la comparaison d'assurance : Matching data descriptor over time : application to insurance comparison.” 2019. Doctoral Dissertation, Université Lille I – Sciences et Technologies. Accessed April 10, 2021. http://www.theses.fr/2019LIL1I011.

MLA Handbook (7th Edition):

Bedenel, Anne-Lise. “Appariement de descripteurs évoluant dans le temps : application à la comparaison d'assurance : Matching data descriptor over time : application to insurance comparison.” 2019. Web. 10 Apr 2021.

Vancouver:

Bedenel A. Appariement de descripteurs évoluant dans le temps : application à la comparaison d'assurance : Matching data descriptor over time : application to insurance comparison. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université Lille I – Sciences et Technologies; 2019. [cited 2021 Apr 10]. Available from: http://www.theses.fr/2019LIL1I011.

Council of Science Editors:

Bedenel A. Appariement de descripteurs évoluant dans le temps : application à la comparaison d'assurance : Matching data descriptor over time : application to insurance comparison. [Doctoral Dissertation]. Université Lille I – Sciences et Technologies; 2019. Available from: http://www.theses.fr/2019LIL1I011

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