Comparaisons de stratégies de discrimination de masses de véhicules automobiles
Identifieur interne : 000451 ( Hal/Corpus ); précédent : 000450; suivant : 000452Comparaisons de stratégies de discrimination de masses de véhicules automobiles
Auteurs : Alain Rakotomamonjy ; Rodolphe Le Riche ; David Gualandris ; Stephane CanuSource :
- Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle [ 0992-499X ] ; 2002.
Descripteurs français
- mix :
Abstract
L'industrie automobile utilise aujourd'hui les enquêtes en clientèle, notamment, pour le dimensionnement en fiabilité de ses composants. Le problème type du classement par masses de véhicules à partir de mesures d'accélérations et de vitesses est traité. Une méthode de discrimination optimale pour ce problème est construite en considérant 4 niveaux : choix de l'espace de recherche (sélection de variables par algorithmes évolutionnaires ou par heuristiques, analyse discriminante), choix du critère de discrimination (critère Bayésien ou de marge large), choix de la complexité et choix des paramètres des algorithmes.
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DOI: 10.3166/ria.16.753-784
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Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, Lavoisier, 2002, VOL 16/6, pp.753-784. <10.3166/ria.16.753-784></idno><idno type="halRef">Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, Lavoisier, 2002, VOL 16/6, pp.753-784. <10.3166/ria.16.753-784></idno></publicationStmt><seriesStmt><idno type="stamp" n="G2I-ENSMSE" p="EMSE">G2I - Génie Industriel et Informatique</idno><idno type="stamp" n="3MI-ENSMSE" p="G2I-ENSMSE">G2I / 3MI : Méthodes et Modèles Mathématiques pour l'Industrie</idno><idno type="stamp" n="CROCUS-ENSMSE" p="UR-LSTI-ENSMSE">UR LSTI / CROCUS : Calcul de Risque, Optimisation et Calage par Utilisation de Simulateurs</idno><idno type="stamp" n="UR-LSTI-ENSMSE" p="EMSE">UR LSTI - Laboratoire en Sciences et Technologies de l'Information</idno><idno type="stamp" n="DEMO-ENSMSE" p="FAYOL-ENSMSE">FAYOL / DEMO : Décision en Entreprise : Modélisation, Optimisation</idno><idno type="stamp" n="FAYOL-ENSMSE" p="EMSE">FAYOL - Institut Henri Fayol</idno><idno type="stamp" n="EMSE">Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne</idno><idno type="stamp" n="UNIV-LEHAVRE">Université du Havre</idno><idno type="stamp" n="UNIV-ROUEN">Université de Rouen</idno><idno type="stamp" n="LITIS">Laboratoire d'Informatique, de Traitement de l'Information et des Systèmes</idno><idno type="stamp" n="TDS-MACS">Réseau de recherche en Théorie des Systèmes Distribués, Modélisation, Analyse et Contrôle des Systèmes</idno><idno type="stamp" n="INSTITUT-TELECOM">Institut Télécom</idno><idno type="stamp" n="COMUE-NORMANDIE">Normandie Université</idno></seriesStmt><notesStmt><note type="audience" n="2">International</note><note type="popular" n="0">No</note><note type="peer" n="1">Yes</note></notesStmt><sourceDesc><biblStruct><analytic><title xml:lang="fr">Comparaisons de stratégies de discrimination de masses de véhicules automobiles</title><author role="aut"><persName><forename type="first">Alain</forename><surname>Rakotomamonjy</surname></persName><email>alain.rakotomamonjy@insa-rouen.fr</email><idno type="halAuthorId">154323</idno><affiliation ref="#struct-23832"></affiliation></author><author role="aut"><persName><forename type="first">Rodolphe</forename><surname>Le Riche</surname></persName><email>leriche@emse.fr</email><idno type="halAuthorId">152836</idno><affiliation ref="#struct-98239"></affiliation><affiliation ref="#struct-176079"></affiliation></author><author role="aut"><persName><forename type="first">David</forename><surname>Gualandris</surname></persName><idno type="halAuthorId">453060</idno><affiliation ref="#struct-23832"></affiliation></author><author role="aut"><persName><forename type="first">Stephane</forename><surname>Canu</surname></persName><email>scanu@insa-rouen.fr</email><idno type="halAuthorId">437830</idno><affiliation ref="#struct-23832"></affiliation></author></analytic><monogr><idno type="halJournalId" status="VALID">81131</idno><idno type="issn">0992-499X</idno><idno type="eissn">1958-5748</idno><title level="j">Revue des Sciences et Technologies de l'Information - 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Le problème type du classement par masses de véhicules à partir de mesures d'accélérations et de vitesses est traité. Une méthode de discrimination optimale pour ce problème est construite en considérant 4 niveaux : choix de l'espace de recherche (sélection de variables par algorithmes évolutionnaires ou par heuristiques, analyse discriminante), choix du critère de discrimination (critère Bayésien ou de marge large), choix de la complexité et choix des paramètres des algorithmes.</abstract></profileDesc></hal></record>Pour manipuler ce document sous Unix (Dilib)
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