Cynapsys félicite sa thésarde Mme Noura BACCAR suite l’acception de son papier "Intelligent Type 2 Fuzzy-based Mobile Application for indoor Geolocalization" à la 23ème IEEE International Conference on Software, Telecommunications and Computer Networks (SoftCOM 2015) qui aura lieu du 16 au 18 septembre 2015 à Split - Bol (Island of Brac).

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L'article sera publié dans le "SOFTCOM 2015 Conference Proceedings ainsi que IEEE Xplore Digital Library.
 
Le programme de conférence préliminaire est présent sur ce lien: http://marjan.fesb.hr/SoftCOM/2015/files/apk/softcom2015-papers_preliminary.pdf

Pour plus détails sur la conférence :   http://marjan.fesb.hr/SoftCOM/2015/index.html

Résumé de l’article en français :
 
La géolocalisation est une fonction éminente dans les applications à base d'emplacement ou Location-Based Services (LBS) émergentes. Ce papier présente une nouvelle architecture d'une application Android de géolocalisation basée sur le concept d'intelligence artificielle. Notre approche considère deux contributions : Dans l'étape d'apprentissage, notre système fournit un traitement de la puissance des signaux radio reçus (RSS formants les fingerprints) collectées des points d'accès WiFi se basant sur la logique Flou 'intervalle-type 2' (IT2 FL) . La deuxième contribution est au niveau de la répartition de l'espace cible, un indicateur d'emplacement flou (FLI) est proposé pour caractériser en zones la carte et la distribution des pièces. Les FLI sont des ensembles floues de type 1 qui assureront une localisation linguistique. Ensuite l'algorithme de Wang-Mendel est appliqué pour produire la base de règle dressant la carte des RSSi et leurs correspondances FLI. Pour l'étape en ligne, l'algorithme est mis en oeuvre et testé en développant une application mobile de localisation indoor dans les locaux de l'entreprise Cynapsys. En utilisant cet algorithme de localisation intelligent basé sur (IT2 FL), l'application a prouvé une meilleure exactitude de positionnement comparé aux systèmes de prise des fingerprints de WiFi classiques au niveau de zone et présente un processus de positionnement ergonomique par l'apprentissage linguistique.
 
Résumé de l’article en anglais :

Geolocalization is a keyword for the emerging location-based applications. This paper presents a new architecture of a geolocalization Android application based on artificial intelligence concept. Our approach considers two contributions: In the learning stage, the system provides an interval-type 2 Fuzzy logic (IT2 FL) processing of the collected radio signal strength (RSS) fingerprints from the Wi-Fi access points. The second contribution is on the output side, a fuzzy location indicator (FLI) is defined to characterize the map zones and rooms. FLIs are type 1 fuzzy sets that will ensure linguistic localization. Then, a Wang-Mendel algorithm is applied to generate the rule base mapping the RSS and their corresponding FLI. For the online stage, the algorithm is implemented and tested using an indoor localization mobile application through the Cynapsys company premises. Using this intelligent localization algorithm based on (IT2 FL), the application has proved better positioning accuracy then classical Wi-Fi fingerprinting systems in zone level and presents ergonomic positioning process through the linguistic learning.