Modèles probabiliste et crédibiliste du raisonnement incertain : Aspects méthodologiques et application dans le domaine du traitement des eaux usées

par Sébastien Populaire

Thèse de doctorat en Contrôle des systèmes

Sous la direction de Thierry Denoeux.

Soutenue en 2003

à Compiègne .


  • Résumé

    Cette thèse propose une méthodologie pour combiner un savoir provenant de l'expertise avec de l'information provenant d'une base de données, afin d'estimer la solubilité de la pollution dans les eaux usées. Cette méthode est basée sur : 1. Une méthode de discrimination non paramétrique reposant sur la théorie des fonctions de croyance et permettant de prédire une classe à partir d'un ensemble d'apprentissage; 2. Un ensemble de réseaux bayésiens pour modéliser l'expertise; 3. Une méthode de fusion permettant de combiner ces sources d'information de manière optimale grâce à la minimisation d'un critère de performance. L'utilisation de cette méthode pour ce problème environnemental est motivée par le fait que la connaissance disponible est très partielle et mal structurée. La théorie des fonctions de croyance nous permet de prendre en considération l'incertitude et l'imprécision liées à ce problème. Cette approche trouve son utilité dans les situations pour lesquelles on a peu de données et une expertise partielle.

  • Titre traduit

    Probabilistic and credibilistic models in uncertain reasoning : Methodological aspects and application in wastewater treatment


  • Résumé

    Ln this thesis, we propose a methodology for combining expert knowledge with information extracted from statistical data, for estimating pollution solubility in wastewater. The method is based on: 1. A case-based approach allowing to predict a quantity of interest from past cases in the form of a belief function; 2. Bayesian networks for modeling expert knowledge 3. A tuning mechanism allowing to mix information sources, so as to minimize a performance criterion. The use of this method for this environmental problem is motivated by the fact that knowledge in this domain is very partial and ill structured. The belief functions theory allows to handle the induced uncertainty and imprecision. The approach is expected to be useful in situations where both small databases and partial expert knowledge are available.

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 158 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 84 réf.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Technologie de Compiègne. Service Commun de la Documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2003 POP 1438
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