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Erny, Julien. Modélisation du traitement de l'information cérébrale dans les réseaux à grande échelle : une approche fondée sur la similarité et la logique floue

Erny, Julien (2008). Modélisation du traitement de l'information cérébrale dans les réseaux à grande échelle : une approche fondée sur la similarité et la logique floue.

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Résumé en francais

Dans le cadre de la modélisation du traitement de l'information dans les réseaux cérébraux, un formalisme original est présenté. Par sa flexibilité, il permet de modéliser à différentes échelles de grandeur, offrant une approche intermédiaire entre modèles cognitifs et modèles connexionnistes. Son caractère hybride apparaît aussi dans la représentation de l'information qui est duale : numérique et symbolique. Le formalisme des ensembles flous est utilisé pour prendre en compte les interactions entre ces deux composantes. Deux applications du formalisme sont proposées : une modélisation de l'effet McGurk et une modélisation du réseau impliqué dans la résolution du Wisconsin Card Sorting Test, un test neuropsychologique. Ces deux modèles sont confrontés à des données expérimentales permettant de les comparer avec les comportements observés chez l'homme.

Sous la direction du :
Directeur de thèse
Pastor, Josette
Prade, Henri
Ecole doctorale:Mathématiques, informatique, télécommunications de Toulouse (MITT)
laboratoire/Unité de recherche :Imagerie cérébrale et handicaps neurologiques, INSERM U825 ; Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), UMR 5505
Mots-clés libres :Neurosciences computationnelles - Réseau à grande échelle - Ensemble flou - Règle floue - Prototype - Fréquence de décharge - Pattern matching
Sujets :Informatique
Déposé le :10 Apr 2009 16:30