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@@ Line 243: / Line 243: @@
 une instance, alors un nouveau lui correspondant sera créé.
-<note>
+n.b: le paramètre de l'agent Similarité serait sont seuil d'acceptation
-le paramètre de l'agent Similarité serait sont seuil d'acceptation
 de similarité, mais cela reste à confirmer.
-</note>
 == Feedback et sélection de concept ==
@@ Line 257: / Line 255: @@
 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
+de la récurence 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.
@@ Line 263: / Line 261: @@
 <code>
-    intérêt = spécificité + redondance
+    TODO: equation with MathJax
 </code>
@@ Line 272: / Line 270: @@
 == Conception de flux d'instances ==
-<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
@@ Line 288: / Line 281: @@
 Supposons qu'à partir de V<sub>2:2</sub> deux concepts d'évènements soient
 créés.
+{{wiki:conceptualisation_nntp.png}}
 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>
@@ Line 326: / Line 319: @@
 }
 </code>
+n.b: Le fonctionnement de l'API de notification et de partage de flux n'est pour
+l'instant pas clairement définie.
 === Flux d'instances et Association ===
@@ Line 341: / Line 337: @@
   * 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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