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Activités de recherche

 


Thèmes de recherche

Ci-dessous les différents thèmes de recherche auxquels je participe  au L.I. P.N. et à  l’A.B.I. Ces divers thèmes recouvrent un thème général  : « Apprentissage Symbolique, Extraction de Connaissances et Aide à la Découverte ».

1) Apprentissage en présence d'exemples incomplets
Il s’agit ici de la formalisation en logique du premier ordre de différents cadres d'apprentissage dont les données recèlent des formes variées d'incomplétude, et de la mise en évidence  d’un cadre qui rend compte de situations d'apprentissage jusqu'ici difficiles à exprimer. Nous expérimentons actuellement un système d'apprentissage d'exemples ambigus, qui tient compte en particulier des connaissances que l'on a sur l'univers des instances.  Dans le programme LEa, chaque exemple ambigu est représenté extensionnellement par l'ensemble des exemples complets possibles relativement à une théorie du domaine. Une représentation multi-table permet de représenter avec une occupation en mémoire faible des ensembles extensionnels de très grande taille, ce qui permet de travailler sur des exemples très ambigus : dans certaines exépriences sur l'apprentissage de fonctions booléennes, dans chaque exemple chaque atome a une probabilité 0.9 d'avair une valeur déterminée. Nous avons récemment proposé LEar, une extension de Lea à l'ordre 1 [Bouthinon et al, 1999, 2006, 2009,2014].



) Treillis intension/extension abstraits et logiques modales de l'abstraction.
La notion de Correspondance de Galois entre deux ensembles partiellement ordonnés (ici un ensemble de termes d'un langage et un ensemble de parties d'un ensemble d'instances) conduit à la construction d’un treillis de Concepts. Nous nous sommes intéressés, en collaboration avec l'équipe IASI du LRI, à la construction de treillis de Galois correspondant à des grains de représentations plus ou moins grossiers. Nous avons ainsi défini un ordre partiel, nommé emboîtement (nesting) sur des treillis de Galois [Pernelle et al., 2002].  Nous avons étudié dans ce cadre une notion d’extension, l'extension alpha, prenant en compte (selon un degré variable) l'influence d'un typage des instances sur la taxonomie obtenue, et aux treillis de Galois correspondants [Pernelle et al., 2002, 2003, Ventos, Soldano et Lamadon 2004, Ventos et Soldano 2005].  Nous nous sommes aussi intéressés la construction et la mise à jour de ces nouveaux treillis  ainsi qu'à leur traduction en termes d'implications (c.à.d de règles d'associations exactes et approchées) (Champesme et al, 2010).

Nous nous somme ensuite intéressés à la forme de raisonnement associée à des extensions "abstraites" telles que l'extension Alpha, et aux "treillis de concepts abstraits" qui y sont associé [Soldano et Ventos, 2011]. On arrive alors à une classe de logiques modales "abstraites", associées à une sémantique "des mondes abstraits". Cette classe de logiques modales, en général non normales, correspondent aux logiques modales classiques satisfaisant les axiomes T et 4 et la règle d'inférence RM caractéristique des logiques modales monotones (Soldano, 2011).



Voir version anglaise pour les récents résultats concernant les motifs fermés dans des structures plus faibles que les treillis (Soldano, 2014) ainsi que des abstractions extensionnelles où les objets sont les sommets d'un graphe attribué (Soldano et Santini, 2014, Soldano et al, 2015)


4) BioInformatique
Cette recherche est motivée d'abord par la découverte de régularités au sein de divers types d'informations séquentielles (topologie de gènes dans des séquences d'ADN, chroniques temporelles …). Récemment nous avons travaillé  sur la détection de motifs relationnels répétés dans les séquences, c’est-à-dire de motifs décrivant non seulement leurs composants mais aussi les relations qui les lie. Nous avons décrit récemment ] l'algorithme KMRRelat  et  les conditions de son application à la recherche de motifs structuraux 3D  sur les protéines[El Zant et Soldano 2003, Pisanti et al 2005, 2006, 2009]. Plus récemment nous avons travaillé, avec Guillaume Santini ainsi que Joël Pothier de l'Atelier de BioInformatique, sur la classification de structures de protéines. Cette classification repose sur la similarité obtenue entre deux structures après le calcul d'un meilleur appariement (un alignement structural). Une paire de structures en général ne présente pas, après alignement,  de parties communes aux deux structures, ce qui amène à représenter le problème par un graphe où une arête lie deux structures si l'alignement obtenu est suffisant. Des méthodes existent pour construire des classifications à partir d'un tel graphe. Cependant dans le cas particuliers d'objets qui s'apparient, et en particulier des structures, regrouper dans un même classe un ensemble de structures devrait signifier qu'elles ont quelque chose en commun, autrement dit qu'un alignement multiple exhiberait une telle partie commune. Cela est évidemment très coûteux. L'idée explorée ici est d'imposer des contraintes ternaires avant de construire la classification : si une structure s'aligne avec deux autres alors celles-ci devraient exhiber une partie commune. Nous proposons  un prétraitement éliminant, minimalement, des arêtes du graphe, jusqu'à satisfaire toutes les contraintes. Les résultats expérimentaux montrent qu'on obtient ainsi une meilleure classification, si on se compare à une classification de référence sur ce problème (Santini et al, 2010, 2012).

5) Apprentissage dans un système multi-agent cognitif
Dans le cadre de la thèse d’Alejandro Guerra Hernandez, nous nous sommes intéressés, avec Amal ElFallah-Segrouchni (Lip6), à l'apprentissage symbolique multi-agents. Le SMA considéré est composé d'agents communicants de type BDI (Beliefs, Desires, Intentions). Pour cela, Alejandro Guerra Hernandez a défini une architecture BDI incluant un module d’apprentissage basé sur des techniques inductives d'ordre un (précisément l'algorithme Tilde). Dans ce travail, au niveau individuel un agent apprend les contextes de plans BDI, au niveau collectif, un groupe d'agents BDI améliore son apprentissage de contextes de plans en échangeant des croyances avec d'autres agents  [A.Guerra-Hernandez et al, 2001, 2003, 2004, 2005]. Nous étudions actuellement plus généralement l'apprentissage collectif de concepts dans les SMA (de type BDI), dans le cas où les agents sont autonomes (mais communiquent).  Dans le programme SMILE (Sound Multi-agent Incremental LEarning),  un flux d’exemples parvient à la collectivité par l’entremise d’un agent ou un autre et la question est celle du maintien de la consistance (ici la cohérence) de l’hypothèse relativement à l’ensemble des informations (les exemples) dans le système. SMILE a été étendu au cas où les agents sont structurés en un graphe de communication, ce qui pose la question de la propagation d'hypothèses [G. Bourgne et al, 2007, 2008, 2009]. En parallèle, nous avons étudié, avec Francine Krief  et   Maïssa Mbaye,  l'application de ces idées  à l'autoconfiguration d'équipements dans un réseau de télécommunications [Mbaye et al 2009]. Nous avons également récemment travaillé sur un modèle de transmission parallèle : dans ce cas lors d'une révision l'hypothèse est envoyée en parallèle à plusieurs agents dans une collectivité sans contraintes de communication [Bourgne, 2010].
Nous nous intéressons actuellement à l'ajout de contraintes de communication (cas du graphe de communication) dans la collectivité pour le cas où les hypothèses sont propagées en parallèle. C'est le cas réaliste et délicat : plusieurs hypothèses peuvent circuler simultanément dans un tel réseau et il faut que les agents aient  des critères de choix pour l'adoption, la propagation ou la fusion d'hypothèse qui leur parviennent, et ceci même pour une seule révision collective (une seule observation engendre une cascade d'interactions apprenti-critiques). C'est le sujet de la thèse de Lise-Marie Veillon, co-encadrée avec Gauvain Bourgne (LIP6). Une premier résultat en ce sens porte sur l'effet de la topologie (Veillon et al, 2015)




6) Apprentissage d'un modèle d'action.
Avec comme perspective, l'apprentissage en société mentionné ci-dessus, nous proposons d'ajouter à un agent cognitif, situé dans un environnement,  la capacité à apprendre et raisonner sur les actions qu'il peut effectuer. En particulier nous nous sommes récemment intéressé à l'apprentissage, par révisions successives, de la dynamique du monde, c'es-à-dire des effets des actions effectuées sur l'environnement. Un cadre de travail et un mécanisme de révision, iRALE (Rodrigues el al, 2010), ont été récemment proposés dans le travail de thèse de Christophe Rodrigues, dirigé par Céline Rouveirol et Pierre Gérard. Nous travaillons actuellement sur l'intégration de ce mécanisme avec un mécanisme de planification, de manière à permettre à un agent autonome d'agir et d'apprendre à anticiper les effets de ses actions, en étant dirigé par les buts qu'il poursuit. En particulier, cela conduit à mettre en place des stratégies d'apprentissage actif: quels actions effectuer pour apprendre plus vite le modèle d'action ? Effectuer des actions revient ici à faire des expériences destinées à améliorer son modèle et donc son comportement futur (Rodrigues el al, 2012).
Voir version anglaise pour l'apprentissage collaboratif d'un modèle d'action selon le protocole multi-agent SMILE (Rodrigues et al, 2014a, 2014b)




7) Pattern Extraction for Semantic Annotation (voir version anglaise)
Il s'agit de la thèse de Sondes Bannour co-encadrée par Laurent Audibert (équipe RCLN). Voir la version anglaise pour des détails supplémentaires (Bannour et al, 2013).

Reports and other documents

Bouthinon, D., H. Soldano and V. Ventos (2006). Logical settings for concept learning from incomplete examples in First Order Logic. Rapport Interne LIPN.CoRR abs/cs/0607096: (2006) http://arxiv.org/abs/cs/0607096

Soldano, H.  (2009). Apprentissage : Paradigmes, Structures et abstractions. Mémoire d'HdR soutenue le 7 décembre 2009 à l'Université Paris 13(memoire)(in french).




Publications (depuis 1994)


2015

Lise-Marie Veillon, Gauvain Bourgne, et Henry Soldano (2015) Apprentissage collaboratif de proximité. In Journée Réseaux Sociaux et Intelligence Artificielle  à PFIA, Rennes, Juillet 2015. draftPFIA

Henry Soldano (2015)  Extensional confluences and local closure operators. In Jaume Baixeries, Christian Sacarea, and Manuel Ojeda-Aciego, editors, Formal Concept Analysis - 13th International Conference, ICFCA 2015, Nerja, Spain, June 23-26, 2015, Proceedings, volume 9113 of Lecture Notes in Computer Science, pages 128–144. Springer, 2015. http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-19545-2_8 ICFCA2015Author

Henry Soldano, Guillaume Santini, and Dominique Bouthinon (2015). Abstract and local rule learning in attributed networks. In Floriana Esposito, Mohand-Saïd Hacid, Olivier Pivert, and Zbigniew Ras, editors, Foundations of Intelligent Systems 22nd International Symposium, ISMIS, volume 9384 of LNAI, pages 313–323 Lyon, France, October 21-23 2015. Springer http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-25252-0_34  ISMIS2015Author

Henry Soldano, Guillaume Santini, and Dominique Bouthinon. Local knowledge discovery in attributed graphs. In Anna Esposito, editor, 27th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence, ICTAI, Vietri sul Mare, Italy, November 9-11 2015, pages 250–257. IEEE Computer Society ICTAI2015Draft

Henry Soldano, Guillaume Santini, and Dominique Bouthinon (2015) Local rules associated to k-communities in an attributed graph. In MANEM@ASONAM’15 First International workshop on Multiplex and Attri-buted Network Mining, Paris, August 25-28 2015. ACM Press.

Henry Soldano (2015) Motifs fermés et abstraction : au delà des treillis. Revue d’Intelligence Artificielle, 29(3-4) :321–348, 2015.



2014


Dominique Bouthinon. and Henry Soldano (2014). Learning First Order Rules From Ambiguous Examples.  ICTAI 2014, Limassol, Goerge A. Papadopoulos (Ed.), 39-46 IEEE Computer Society.draftICTAI2014


Christophe Rodrigues,  Henry Soldano, Gauvain Bourgne, and Céline Rouveirol (2014) A consistency based approach on action model learning in a community of agents. International Conference on Autonomous and Multiagent Systems (AAMAS'14), pages 1557-1558. ACM Digital Library, 2014.http://aamas2014.lip6.fr/proceedings/aamas/p1557.pdf


Christophe Rodrigues,  Henry Soldano, Gauvain Bourgne, and Céline Rouveirol (2014) Multi-agent learning of relational action models. European Conference in Artificial Intelligence (ECAI), IOS Press,1987-1988, 2014.draft-MultiAgentLearning-Ecai2014-2p

Henry Soldano and Guillaume Santini. Graph abstraction for closed pattern mining in attributed network. In European Conference in Artificial Intelligence (ECAI). To appear. IOS Press, 849--854, 2014.draftGraphAbstractionECAI-2014

Henry Soldano. Closed patterns and abstraction beyond lattices. In C. Glodeanu, M. Kaytoue, and C. Sacarea, editors, International Conference on Formal Concept Analysis (ICFCA), volume 8478 of LNAI. To appear. Springer, Heidelberg, 2014.  http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-07248-7_15  ICFCA2014Author


2013

S. Bannour, L. Audibert,  H. Soldano. Ontology-based semantic annotation: an automatic hybrid rule-based method. In Proceedings of the BioNLP Shared Task 2013 Workshop, pages 139–143, Sofia, Bulgaria, August 2013. Association for Computational Linguistics.Ontology-basedSemanticAnnotation.pdfhttps://aclweb.org/anthology/W/W13/W13-2021.pdf

2012

Guillaume Santini, Henry Soldano, Joël Pothier: Automatic classification of protein structures relying on similarities between alignments. BMC Bioinformatics 13: 233 (2012) http://www.biomedcentral.com/content/pdf/1471-2105-13-233.pdf

Rodrigues, Christophe, Pierre Gérard, Céline Rouveirol and Henry Soldano (2012) Active learning of relational action models. ILP  2011,   Lecture Notes in Computer Science 7207 302-316.draft-ilp-final.pdf

G. Bourgne, H. Soldano, and A. El Fallah Seghrouchni. Apprentissage Multi Agent à Mémoire Bornée. In L. Bougrain, editor, Conférence Francophone sur l’Apprentissage Automatique - CAp 2012, Nancy, France, May 2012. Laurent Bougrain.http://hal.inria.fr/hal-00745435/PDF/cap2012\_submission\_22.pdf

2011

Rodrigues, Christophe, Pierre Gérard, Céline Rouveirol and Henry Soldano (2011) Relational action model learning and planning integration. CAP 2011, R. Nock   (Ed), actes de la  plate-forme AFIA 17-19 mai 2011, pp361-376,  Presses Universitaires des Antilles et de la Guyane (PUAG), Publibook. draftCAP2011, http://www.publibook.com/boutique2006/detailu-5534-PB.html

Henry Soldano and Véronique Ventos (2011). Abstract Concept Lattices. International Conference on Formal Concept Analysis. ICFCA 2011, Robert Jäschke and Petko Valtchev (Eds), Nicosia, Cyprus, May, 2-6, 2011,  LNAI 6628, pp. 235--250. Springer, Heidelberg, ICFCA2011AbstractConceptLattices.
http://www.springerlink.com/content/p841178067570603/

Henry Soldano (2011) A modal view on abstract learning and reasoning. Symposium on Abstraction, Reformulation, and Approximation. SARA 2011, Michael Genesereth and  Peter Revesz (Eds), Parador de Cardona, Spain, July 17-18 2011, AAAI Press, 2011, pp 99-106,..draftSARA2011.pdf. AAAI Press Proceedings

2010

Bourgne, Gauvain,  Amal El Fallah Seghrouchni  and Henry Soldano  (2010). Learning better together with Forgetness, CAP 2010, E. Mephu et V. Barra  (Ed), Clermont-Ferrand, 17-19 mai 2010, to appear

Bourgne, Gauvain,  Amal El Fallah Seghrouchni  and Henry Soldano  (2010). Learning better together, ECAI 2010, Helder Coelho and Rudi Studer and Michael Wooldridge (Eds), Lisbon, PortugalAugust 16-20, 2010,   Frontiers in Artificial Intelligence and Applications Series, 215, pp. 85-90, IOS Press.(draftECAI2010)


Mbaye, Maïssa, Francine Krief and Henry Soldano (2009) Inductive Logic Programming for
Collaborative Self-adaptation in Next-Generation Networks
. CAP 2010, E. Mephu et V. Barra  (Ed), Clermont-Ferrand, 17-19 mai 2010, poster, to appear.

Santini Guillaume, Joël Pothier and Henry Soldano (2010). Use of ternary similarities in graph based  clustering : Application to protein structural family classification. CAP 2010, E. Mephu et V. Barra  (Ed), Clermont-Ferrand, 17-19 mai 2010, poster, to appear.
Santini Guillaume, Joël Pothier and Henry Soldano (2010). Use of ternary similarities in graph based  clustering : Application to protein structural family classification. ACM-BCB, Niagara Falls, New York, USA, 2-4 august, 2010, to appear

Rodrigues, Christophe and Pierre Gérard and Céline Rouveirol and Henry Soldano (2010) Incremental learning of relational action rules. International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA-10), Draghici,S. and T. Khoshgoftaar and V. Palade and W. Pedrycz and X. Zhu (Ed), 12-14 Dec, Washington DC, USA, pp 451-458, IEEE Computer Society.(draftICMLA2010)


Soldano Henry, Véronique Ventos, Marc Champesme and David Forge (2010) Incremental construction of Alpha  lattices and association rules. KES 2010, Rossi Setchi, Ivan Jordanov, Robert J. Howlett and Lakhmi C. Jain (ED), 8, 9 & 10 September 2010 Cardiff, Wales, UK, LNCS,  Springer, 6277, pp 351-360 ,draftKes2010

2009

Bourgne, Gauvain,  Amal El Fallah Seghrouchni  and Henry Soldano  (2009). Learning in a fixed or evolving network of agents
IIEEE / WIC / ACM International Conference on Intelligent Agent Technology, IAT 2009, Milano, Italy, september, pp549-556, IEEE Computer Society Press.(draftIat2009.pdf)

Bourgne, Gauvain,  Dominique Bouthinon, Amal El Fallah Seghrouchni  and Henry Soldano  (2009). Collaborative concept learning: Individualistic vs non-individualistic agents, 21st International Conference on Tools with Artificial Intelligence, ICTAI'09, Newark, NJ, USA, November,  to appear, IEEE Computer Society Press.draftIctai09.pdf

Bouthinon, D., H. Soldano and V. Ventos (2009). Concept Learning from (Very) Ambiguous Examples    MLDM 2009, P. Perner (Ed.), Leipzig, LNAI 5632, pp. 465–478, Springer.
Bouthinon, D., H. Soldano and V. Ventos (2009). Concept Learning from (Very) Ambiguous Examples    CAP 2009,  26-28 Mai, Y. Bennani and C. Rouveirol (Ed.), Hammamet, Tunisie, pp197-208. (draftCap2009)

Mbaye, Maïssa, Francine Krief and Henry Soldano (2009) Collaborative strategy learning for distributed network self-configuring.
1st International Conference on Communications and Networking (ComNet'09), November, 3-6, Hammamet, Tunisia

Pisanti, N., H. Soldano, M. Carpentier and J. Pothier (2009) A Relational Extension of the Notion of Motifs : Application to the Protein Common 3D Substructures Searching  Problem. Journal of Computaitonal Biology,  16, (12), 1635-1660).(draftJCB2009.pdf)

2008


Bourgne, Gauvain, Amal El Fallah Seghrouchni , Nicolas Maudet and Henry Soldano (2008). Multiagent Incremental Learning in Networks
Intelligent Agents and Multi-Agent Systems, 11th Pacific Rim International Conference on Multi-Agents, PRIMA 2008,
               Hanoi, Vietnam, December 15-16, 2008. LNCS 5357, p109-120  Springer.(draftPrima2008.pdf)

2007

Bourgne, Gauvain,  Amal El Fallah Seghrouchni  and Henry Soldano  (2007). SMILE : Sound Multi-agent Incremental LEarning ;-).
International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, AAMAS 2007, 164--171, Honolulu, Hawaï,  May 2007,  ACM.(draftAamas2007.pdf)


2006


Pisanti, N., H. Soldano, M. Carpentier and J. Pothier (2006), Implicit and Explicit Representation of Approximated
Motifs. in Algorithms for Bioinformatics, C. Iliopoulos and K. Park and K. Steinhofel editors, 
King's College London Press. Texts in Algorithmics, 6, 1-14, 2006. (Also Technical Report TR-05-19, Dipartimento di Informatica, Università di Pisa) (TR-05-19.pdf)

2005


Pisanti, N., H. Soldano and  M. Carpentier (2005),,  Incremental Inference of Relational Motif with a Degenerate
Alphabet. 16th Annual Symposium on Combinatorial Pattern Matching (CPM 2005) Jeju Island, Korea, Springer-Verlag LNCS  3537,  229 - 240.(PisantiCPMDraft.pdf).

Ventos, V., H. Soldano  (2005). Alpha Galois Lattices: an overview, in Int. Conf. in Formal Concept Analysis (ICFCA'05) B. Ganter and R. Godin (Eds.) , Springer, LNCS 3403, pp. 298–313, 2005.(draftalphaoverview).
   
Ventos, V., H. Soldano  (2005). Treillis de Galois Alpha, Revue d'intelligence artificielle RSTI série RIA Vol. 19 N° 4-5/2005, pp. 799-227. Version étendue du papier CAP'04.(draftTreillisAlphaRia.pdf)

2004


Guerra-Hernandez, A., A. ElFallah-Seghrouchni and H. Soldano (2004). Learning on BDI Multi-agent Systems. Fourth International Workshop on Computational Logic in Multi-Agent Systems (CLIMA IV). Fort Lauderdale, FL, USA, LNCS, Springer, 3259:218-233  (climaIV.pdf)

Guerra Hernandez A., El Fallah Seghrouchni A. and H. Soldano H (2005). On learning intentionality. Inteligencia Artificial, Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial. 9(25) 2005, p.9-18,  and Proceedings of IberAgents 04 Workshop. Puebla - Mexico. 23th November 2004.

Guerra-Hernandez, A., A. ElFallah-Seghrouchni and H. Soldano (2004). Distributed Learning in Intentional BDI Multi-agent Systems. Mexican International Conference in Computer Science 2004 (ENC'04). Colima, Mexico, IEEE Computer Press 225- 232.


El Zant, N. and H. Soldano (2004). Finding repeated flexible relational words in Sequences. Journal of Systemics, Cybernetics and Informatics, 2(4) IIIS,  and proceedings of the 7th Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics (SCI 2003). Orlando, Florida, U.S.A., IIIS. (sci03.pdf)

Ventos, V., H. Soldano and T. Lamadon (2004). Treillis de Galois Alpha, Conférence d'Apprentissage (CAP'04), 175-190. Montpellier, Presses Universitaires de Grenoble.(cap04.pdf)

Ventos, V., H. Soldano and T. Lamadon (2004). Alpha Galois Lattices, Int. Conf on Data Mining (ICDM'04). Brighton, 555-558,  IEEE Press, (draftalphaICDM04)

2002


Pernelle, N., M.-C. Rousset, H. Soldano and V. Ventos (2002). ZooM: a nested Galois lattices-based machine learning system for conceptual clustering. Jounal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence (JETAI), Special Issue on CLKDD 14(2/3): 157-187. (jetai02.pdf)

2001


Guerra-Hernandez, A., A. Elfallah-Seghrouchni and H. Soldano (2001). BDI Multi-Agent Learning Based on First-Order Induction of Logical Decision Trees. International conference on Intelligent Agent Technology (IAT 2001). Maebashi city, Japan, World Scientific Ed.

Ventos, V., P. Brézellec and H. Soldano (2001). Explicitly Using Default Knowledge in Concept Learning: An Extended Description Logics Plus Strict and Default Rules. 6th International Conference on Logic Programming and Nonmonotonic Reasoning, LPNMR 2001, 173-185. Vienna, Austria, Springer. (lpnmr01.pdf)

1999


Bouthinon, D., H. Soldano and V. Ventos (1999). Aspects théoriques et pratiques de l'apprentissage en cas d'incomplétude des données : étendre l'apprentissage par satisfiabilité. Actes de la Conférence d'apprentissage CAP99-AFIA, 145-152. Ecole Polytechnique, Palaiseau. (cap99.pdf)

Bouthinon, D. and H. Soldano (1999). A new method to predict the consensus secondary structure of a set of unaligned RNA sequences. BioInformatics 15(10): 72-80.

1994-1998


Bouthinon, D. and H. Soldano (1998). An Inductive Logic Programming Framework to Learn a Concept from Ambiguous Examples. Tenth Euopean Conference on Machine Learning (ECML 98). Chemintz, Germany, April 21-24 1998.(ecml98.pdf)

Bouthinon, D. and H. Soldano (1998). Un cadre de programmation logique inductive pour apprendre un concept à partir d'exemples ambigus. 11ème Congrès Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle (RFIA '98), 137-147. 20-22 Janvier 1998, Clermont-Ferrand (France).

Brézellec, P. and H. Soldano (1998). Tabata: a learning algorithm performing a bidirectional search in a reduced search space using a Tabu strategy. European Conference on Artificial Intelligence, ECAI98, 420-424. Brigthon, Wiley & Son. (ecai98.pdf)


Brézellec, P. and H. Soldano (1994). Improvement of the exploration of the search space of a Top-Down algorithm: theoretical and experimental results,  European Conference on Artificial Intelligence, ECAI94, 458-462.Amsterdam 1994, Wiley & Sons. (draftEcai94.pdf).

Escalier, V., J. Pothier, H. Soldano and A. Viari (1998). Pairwise and multiple identification of three-dimensional common substructures in proteins. J. Computational Biology 5(1).(pdf (scanned))

Sagot, M. F., A. Viari, J. Pothier and H. Soldano (1994). Finding flexible patterns in a text - An application to 3D molecular matching. Computer Applications in the Biosciences 11(1): 59-70.

Sagot, M. F., A. Viari, J. Pothier and H. Soldano (1994). Finding flexible patterns in a text - An application to 3D molecular matching. First International IEEE Workshop on Shape and Pattern Matching in Computational Biology, 117-145. Seattle, Washington, USA. (seattle.pdf)

Sagot, M.-F., V. Escalier, A. Viari and H. Soldano (1995). Searching for repeated words in a text allowing for mismatches and gaps. Second South American Workshop on String Processing. Viñas del Mar, Chili.

Sagot, M.-F., A. Viari and H. Soldano (1997). Multiple sequence comparison: a peptide matching approach. Theor. Comp. Sci. 180: 115-137. (tcs.pdf)

Sagot, M. F., A. Viari and H. Soldano (1995) A Distance-Based Block Searching Algorithm. Proceedings of the Third International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology, Cambridge, United Kingdom,  July 16-19, ISMB 1995, 322-331,AAAI Press, ISMB95draft.

Soldano, H., A. Viari and M. Champesme (1995). Searching for flexible repeated patterns using a non transitive similarity relation. Pattern Recognition Letters 16: 233-245(prl95).

Ventos, V., P. Brézellec, P. Coupey and H. Soldano (1997). LCS operation in C-CLASSIC(delta-epsilon) : formal properties and applications. International Sympososium on Kwnoledge Retrieval, Use and Storage for efficiency. KRUSE 1997, 124-135. Vancouver, Canada.

Ventos, V., P. Brézellec, D. Bouthinon and H. Soldano (1998). Learning concepts in C-CLASSIC (delta-epsilon. International Workshop on Description Logics (DL98), 50-54. IRST-Povo, Trento, Italy.






Mémoire, Rapports Internes et autres .....

Bouthinon, D., H. Soldano and V. Ventos (2006). Logical settings for concept learning from incomplete examples in First Order Logic. Rapport Interne LIPN.CoRR abs/cs/0607096: (2006) http://arxiv.org/abs/cs/0607096

Soldano, H.  (2009). Apprentissage : Paradigmes, Structures et abstractions. Mémoire d'HdR soutenue le 7 décembre 2009 à l'Université Paris 13(memoire)





Softwares

Incremental construction of frequent Alpha lattices and associated association rules (M. Champesme)
download

TABATA
(P. Brezellec)  (tabata archive, tabata page).

Searching for RNA secondary substructures common  to a set of RNA sequences (D. Bouthinon)
Ear (D. Bouthinon) download

LEar (D. Bouthinon) 
download

ParaminerLC download