Abstract FR:

L'objectif de cette thèse est la découverte de connaissances dans des systèmes biologiques à partir de séries temporelles associées à la dynamique spatio-temporelle de ces systèmes en utilisant des méthodes d'analyse des signaux non-stationnaires et des méthodes de classification basées sur la logique floue et la théorie de l'évidence. Premièrement la transformée en ondelettes et l'évaluation du coefficient de Hôlder (associé aux différentes singularités. Des séries temporelles) permettent de mieux détecter les phénomènes et états physiologiques du système. Une nouvelle méthode d'évaluation de l'exposant de Hôlder utilisant les algorithmes génétiques est proposée. Puis la méthode de classification à base de logique floue nommée LAMDA est utilisée pour caractériser les états. Les outils d'agrégation de LAMDA sont analysés et un nouvel opérateur de fusion est proposée. LAMDA est comparée à d'autres classificateurs et donne de meilleurs résultats pour cette application. Enfm une étude de la pertinence des sources d'information est proposée. Elle est basée sur la notion de conflit de la théorie de l'évidence. Les résultats expérimentaux ont confirmé dans l'ensemble les connaissances des experts. Cette approche combinant le traitement du signal, la classification et la théorie de l'évidence permet donc l'analyse et la caractérisation des systèmes biologiques sans utiliser de modèle déterministe. La combinaisons de ces outils a permis de découvrir de nouvelles connaissances et de confirmer la connaissance des experts en se basant essentiellement sur les séries temporelles décrivant ce système biologique.