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 à un système d'apprentissage.
-=== Variables d'entrées et découpe ===
+=== Variables d'entrées et Découpe ===
 Reprennons à partir de la découpe d'une variable d'entrée,
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 la forme d'un histogramme.
-== Similarité et différenciation ==
+== Similarité et Différenciation ==
 Les histogrammes produit par l'agent Découper sont alors récupéré
 par l'agent Similarité qui lui associé.
-Celui ci compare les nouvelles instances d'évènement avec ceux qu'ils
+Celui ci compare les nouvelles instances d'évènement avec ceux qu'il
-a stocké précédemments, ou plutôt avec l'histogramme représentant la moyenne
+a stocké précédemment, ou plutôt avec l'histogramme représentant la moyenne
-de chaque groupe d'instances similaire. Cette "moyenne" peut être considéré
+de chaque groupe d'instances similaires. Cette "moyenne" peut être considéré
 comme un pré-concept d'évènement.
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 {{wiki:similarite.png}}
+Ainsi l'agent Similarité du couple D-S "rangera" les nouvelles instances
+d'évènements avec celles qui lui sont le plus similaire, modifiant par la
+même la moyenne de ce groupe d'instance. Si aucun groupe n'est trouvé pour
+une instance, alors un nouveau lui correspondant sera créé.
+<note>
+le paramètre de l'agent Similarité serait sont seuil d'acceptation
+de similarité, mais cela reste à confirmer.
+</note>
+== Feedback et sélection de concept ==
+Avant que la moyenne d'un groupe d'instance soit considérée comme un réel
+concept d'évènement, l'agent Similarité d'un couple D-S va calculer l'intérêt
+de chaque pré-concept, et marquer le maximum de ces intérêts dans l'espace de
+marquage des couple D-S.
+Le feedback d'intérêt d'un pré-concept d'évènement est calculé à partir de la
+spécificité de cet évènement, c'est à dire si l'évènement "sort du lot", et
+de la redondance de cet évènement. Pour faire simple, parmis tous les évènements
+"rare", celui qui aura le plus fort intérêt sera celui qui arrive le plus souvent,
+donc potentiellement le moins dû au hasard.
+<code>
+    intérêt = spécificité + redondance
+</code>
+C'est lorsqu'un couple D-S de type //Exploiteur// se positionnera, dans l'espace
+de marquage, sur les paramètres de découpe de V<sub>2:2</sub> que la création de
+Flux d'instance se fera pour les concept ayant la plus haute spécificité.
 == Conception de flux d'instances ==
-Comme dit précédemment, les couples Découper Similarité vont extraire
+<note important>
+Le fonctionnement de l'API de flux n'est, pour le moment, pas clairement
+définie.
+</note>
+Comme dit précédemment, les couples D-S vont extraire
 des //concepts d'évènements// et créer des //flux d'instances d'évènements//.
 Ces flux pourraient correspondre à des flux RSS (ou tout autre outils permettant
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 nouvelle //instance d'évènement// correspondant au //concept d'évènement//
 du flux.
+Supposons qu'à partir de V<sub>2:2</sub> deux concepts d'évènements soient
+créés.
+Il y aura donc deux flux de créé par le couple D-S affecté à cette variable
+d'entrée. Ces flux étant internes du point de vue du store et externe
+du point de vue du système d'éclairage.
+{{wiki:conceptualisation_nntp.png}}
 <code>
-<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+Exemple de description d'un flux en JSON-LD :
-<rss version="2.0">
-  <channel>
-    <title>ID du flux</title>
-    <link>IP de l'avatar</link>
-    <lastBuildDate>Sat, 07 Fev 2016 22:15:42 GMT</lastBuildDate>
-    <description>
+{
-        Histogramme décrivant le concept d'évènement
+  "@context": "http://www.w3.org/ns/activitystreams",
-    </description>
-    <item>
+  "@type": "Activity",
-      <title>ID de l'instance : 1</title>
-      <link>IP de l'avatar</link>
-      <pubDate>Sat, 07 Fev 2016 17:03:01 GMT</pubDate>
-      <description>
-          Histogramme décrivant l'instance 1
-      </description>
-    </item>
-    <item>
-      <title>ID de l'instance : 2</title>
-      <link>IP de l'avatar</link>
-      <pubDate>Sat, 07 Fev 2016 22:15:42 GMT</pubDate>
-      <description>
-          Histogramme décrivant l'instance 2
-      </description>
-    </item>
-  </channel>
+  "published": "2016-01-25T12:34:56Z"
-</rss>
+  "author": {
+    "@type": "Object",
+    "@id": "URI de l'objet / URI du flux"
+  }
+  "orderedItems": [
+    {
+      "@type": "Event"
+        ...
+    },
+    {
+      "@type": "Event"
+       ...
+    }
+  ]
+}
 </code>
+=== Flux d'instances et Association ===
+Reprennons à partir du moment où tous les flux (internes et externes)
+de tous les objets de la société soient créés et accessibles par le store.
+C'est à dire :
+  * 4 flux internes correspondant à :
+    * V2:1 à 1 pendant un certain temps.
+    * V2:1 à -1 pendant un certain temps.
+    * V2:2 augmentant progressivement de 0 à 1.
+    * V2:2 diminuant progressivement de 1 à 0.
+  * 6 flux externes correspondant à :
+    * V1:1 passant de 0 à 1 instantanément.
+    * V1:1 passant de 1 à 0 instantanément.
+    * V1:2 passant à 1 instantanément.
+    * V1:2 passant à 0 instantanément.
+    * V1:2 augmentant progressivement.
+    * V1:2 diminuant progressivement (sur plusieurs heures).
+== Couple Association Similarité (A-S) ==
+Déterminer l'intérêt d'associer un flux à un autre est
+la fonction des couples A-S. Les couples A-S de type
+//Explorateur// se déplaçant et marquant l'intérêt des
+paramètres testés dans l'espace de marquage.
+== Association ==
+L'agent Association d'un couple A-S prend pour référence
+le flux (interne ou externe) au quel il est affecté dans
+l'espace de marquage. Les paramètres de l'agent Association
+étant les autres flux auquel il tente d'associer son flux
+de reférence.
+== Feedback d'intérêt ==
+Comme pour le couple D-S, l'agent Similarité récupére
+et classe les instances de l'association récupérées.
+L'instance d'une association est, en partie, caractérisée
+par le delai entre la reférence et le flux associé, délai
+pouvant bien entendu être négatif.
+Un feedback d'intérêt est alors appliqué aux associations
+découvertes par le couple A-S. Ce feedback est composé
+de deux intérêts :
+  * L'**intérêt intrapersonnel** :
+L'association des flux est évalué sur sa capacité à découvrir des motifs
+pertinent pour soi, sans prendre en compte autrui. Il prend en compte
+la spécificité et la précision des instances évalués.
+  * L'**intérêt interpersonnel** :
+L'association des flux évalué sur sa capacité à découvrir des motifs
+pertinent pour autrui, c'est à dire qu'il plus pertinent que se soit
+le store qui prévienne les autres avatars de l'arrivé de l'association.
+Ainsi cet intérêt est calculé à partir du nombre de flux interne utilisé
+dans l'association, car nous partons du principe que chacun des avatars
+cherche en priorité les motifs liés à ses capteurs, sans pour autant laisser
+une probabilité nulle de trouver des motifs à partir de flux externe.
+<note tip>
+L'idée de prendre en compte le nombre de flux interne, part du prédicat
+qu'un objet possède des capteurs et des actionneurs potentiellement liés
+(ex. capteur de luminosité + ampoule, chauffage + thermomètre...).
+Le principe étant que les avatars créeront en priorité des associations
+intrapersonnelles, les partageront, et qu'au bout d'un certain temps, avec
+des concepts de plus en plus complexe, associer des motifs externes avec
+des motifs internes sera plus pertinent que d'associer deux motifs internes
+entre eux.
+</note>
+L'intérêt d'une association est donc alculé à partir de l'intérêt égoiste et altruiste.
+<code>
+intérêt = (intérêt égoiste) ^ alpha  *  (intérêt altruiste) ^ beta
+<=> intérêt = ( ( spécificité + précision ) ^ alpha ) * ( ( nb_flux_interne + 1 ) ^ beta )
+Les coefficients alpha et beta sont ici pour donner plus de poids à l'une ou l'autre des parties de l'intérêt,
+par défaut nous pouvons les considérer comme égals à 1.
+</code>
+<note tip>
+Autre possibilité :
+intérêt = ((spécificité + précision) ^ alpha) / ( ( 3 - nb_flux_interne ) ^ beta )
+Le but étant que le rapport intra/inter soit, pour un même intérêt
+égoiste, plus important si plus de flux interne sont mis en jeux dans
+l'association.
+</note>
+== Prédiction et Partage ==
+A partir de ce feedback d'intérêt, marqué par les couples A-S de type //Explorateur//,
+les couples A-S vont pouvoir tenter d'évaluer, à l'aide d'un second feedback, la capacité
+prédictrice des paramètres ayant le plus fort intérêt.
+De nouveaux flux sont alors créé pour les évènements association les plus pertinents,
+donc en priorité ceux dont l'avatar associe deux évènements internes, puis ceux avec un
+évènement externe et un évènement interne, et enfin ceux avec deux évènements externes.
+<note tip>
+Donner un poids différents pour les associations flux externe -> flux interne et
+flux interne -> flux externe, permetterais d'éviter des redondances pour les associations
+avec un seul flux interne.
+Cependant, la création de motif "cyclique" reste, voir est potentiellement renforcé, mais
+plus facilement détectable de la redondance d'un motif, surtout dans un apprentissage
+décentralisé.
+</note>
 ===== Problèmes =====

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