Thèse de doctorat en Physique
Sous la direction de Daniel Cabrol-Bass.
Soutenue en 1992
à Nice .
L'automatisation de l'elucidation structurale de donnees spectrales demeure un probleme complexe qui n'est pas encore aujourd'hui resolu de maniere totalement satisfaisante. La spectroscopie infra-rouge est tres caracteristique des difficultes rencontrees dans ce domaine. L'analyse de ce qu'implique le depouillement d'un spectre infra-rouge nous a montre que ces difficultes sont liees au caractere imprecis ou incertain des informations spectrales utilisees et au non determinisme qui en decoule pour la tache d'interpretation. Dans ce contexte, nous avons adopte une approche nouvelle pour l'automatisation de ce type de processus. Celle-ci integre dans une architecture hierarchique des modeles de traitement analogiques (reseaux neuro-mimetiques et pattern-matching), deductifs (systeme-expert), un systeme de gestion de base de donnees, un ensemble de bibliotheques de spectres mais aussi une aide contextuelle. Cet ensemble constitue ainsi un systeme interactif d'aide a la decision (s. I. A. D) pluristructurel. Necessitant une synergie importante des competences de l'homme et de la machine, l'interpretation d'un spectre infra-rouge rend ainsi fondamental le role de la formation et de l'information. Nous avons donc adjoint a la structure precedente un logiciel d'enseignement interactif qui permet a l'utilisateur d'acceder au niveau de connaissances requis, mais aussi un superviseur intelligent. De la sorte, l'ensemble du s. I. A. D. Realise peut etre considere comme un environnement flexible et interactif d'apprentissage ou comme un filtre intelligent a des fins d'aide a l'interpretation des spectres infra-rouge
Decision and training support: toward operating and cooperating systems. Application to structural elucidation from infrared-spectral data
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