Author/Authors :
El BENDADI, Khawla Université Moulay Ismail - Faculté de Sciences - Département de physique, Maroc , LAKHDAR, Yissam Université Moulay Ismail - Faculté de Sciences - Département de physique, Maroc , SBAI, El Hassan Université Moulay Ismail - Ecole Supérieure de Technologie, Morocco , KOITA, Abdourahmane Université Paris-Est - IFSTTAR, IM, LEPSIS, France
Abstract :
Dans cet article, nous introduisons une version de l’algorithme C-moyenne évidentielle (ECM). Ce dernier généralise le concept de la partition nette, floue et probabiliste. L’algorithme est appliqué à la classification des trajectoires expérimentales collectées à partir d’un véhicule instrumenté et d’une configuration de virage donnée. La trajectoire est la résultante des interactions du système appelé Véhicule-Infrastructure-Conducteur (V-I-C). Les résultats de la classification sont comparés avec ceux obtenus par la méthode C-moyenne classique. Le test sur des données expérimentales réelles a montré l’intérêt majeur de cette méthode pour la classification des trajectoires de véhicules.
NaturalLanguageKeyword :
Classification automatique , théorie des fonctions de croyance , C , moyenne évidentielle , trajectoire de véhicule
