Validation et enrichissement interactifs d'un apprentissage automatique des paramètres d'un réseau bayésien dynamique appliqué aux procédés alimentaires

Résumé : La modélisation des dynamiques des procédés de transformation dans l'industrie agroalimentaire est un enjeu important pour mieux maîtriser la qualité des produits. L'utilisation de réseaux bayésiens dynamiques est alors une approche candidate pertinente. Malgré la réduction notable du nombre de paramètres, l'information disponible pour réaliser leur apprentissage est lacunaire et incomplète. Les approches classiques d'apprentissage des paramètres atteignent alors leurs limites. Nous proposons, consécutivement à un apprentissage automatique classique des paramètres, d'effectuer de façon interactive et visuelle avec un expert une optimisation a posteriori du contenu des tables de probabilités afin d'améliorer la cohérence du modèle. Nous appliquons nos travaux sur l'affinage de fromages de type camembert.
Type de document :
Communication dans un congrès
JFRB 2008 - 4èmes Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens, May 2008, Lyon, France
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Contributeur : Bruno Pinaud <>
Soumis le : vendredi 29 février 2008 - 16:14:43
Dernière modification le : vendredi 17 février 2017 - 14:31:01
Document(s) archivé(s) le : mardi 28 juin 2011 - 10:33:33

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Bruno Pinaud, Cédric Baudrit, Mariette Sicard, Pierre-Henri Wuillemin, Nathalie Perrot. Validation et enrichissement interactifs d'un apprentissage automatique des paramètres d'un réseau bayésien dynamique appliqué aux procédés alimentaires. JFRB 2008 - 4èmes Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens, May 2008, Lyon, France. 〈hal-00259891〉

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