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Thèse soutenue

Discrimination de classes à occurences simultanées par des approches de reconnaissance des formes : application à la détection et à la localisation de défaillances sur les véhicules en après-vente

FR
Auteur / Autrice : Nasser Charkaoui
Direction : Bernard Dubuisson
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Technologies de l'information et des systèmes
Date : Soutenance en 2005
Etablissement(s) : Compiègne

Résumé

FR

Ce mémoire introduit deux nouvelles méthodes de diagnostic fondées sur une approche reconnaissance des formes afin de faciliter la détection et la localisation de défaillances sur les véhicules en après-vente. La formalisation du problème nous a amenée à considérer le cas de discrimination de classes à occurrences simultanées et des données symboliques. La première méthode est fondée sur une technique de sélection des variables par classe et sur l'utilisation d'un indice de dissimilarité, alors que la deuxième méthode est fondée sur les arbres de décision implantés dans une architecture un contre-tous. Ces méthodes ne nécessitent pas une transformation du problème considéré en un problème classique à classes exclusives et seules les observations appartenant à des classes simples sont utilisées pour la construction des règles de décision. Les deux méthodes ont été appliquées à la problématique détection et localisation de défaillances en présentant des résultats obtenus sur des données réelles.