Apprentissage pour le controle de qualite, approche basee sur la theorie des possibilites et la theorie des reseaux de neurones

Learning for quality control, possibility theory and neural networks based approach

• Auteur / Autrice : XAVIER MENAGE
• Direction : Bernadette Bouchon-Meunier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences appliquées
• Date : Soutenance en 1996
• Etablissement(s) : Paris 6

Résumé

Un controle de qualite fait appel a la perception d'un expert pour evaluer la severite des defauts rencontres. Nous proposons de modeliser cette evaluation afin de pouvoir la reproduire. Nous prenons en compte les incertitudes dues aux imprecisions de la perception. La theorie des possibilites offre un cadre approprie a la representation des incertitudes. Nous l'appliquons a la definition des capteurs possibilistes. Leur role est de donner une description linguistique d'une grandeur physique mesuree. Nous adaptons un algorithme d'apprentissage non supervise issu de la theorie des reseaux de neurone a la structure de donnees qui integre des distributions de possibilite. Ce nouvel algorithme permet de construire une base de connaissance constituee de situations deja connues auxquelles il est fait reference pour analyser une situation nouvelle. L'ensemble des travaux theoriques est applique a l'automatisation d'un controle de qualite de pieces de fonderie