Touch uses frictional cues to discriminate flat materials

In a forced-choice task, we asked human participants to discriminate by touch alone glass plates from transparent polymethyl methacrylate (PMMA) plastic plates. While the surfaces were flat and did not exhibit geometric features beyond a few tens of nanometres, the materials differed by their molecular structures. They produced similar coefficients of friction and thermal effects were controlled. Most participants performed well above chance and participants with dry fingers discriminated the materials especially well. Current models of tactile surface perception appeal to surface topography and cannot explain our results. A correlation analysis between detailed measurements of the interfacial forces and discrimination performance suggested that the perceptual task depended on the transitory contact phase leading to full slip. This result demonstrates that differences in interfacial mechanics between the finger and a material can be sensed by touch and that the evanescent mechanics that take place before the onset of steady slip have perceptual value

Conception et interprétation des réseaux connexionnistes multicouches

This thesis is about multilayer neural networks. The object of interest is their use in solving pattern recognition problems and function approximation problems. The aspect considered is that of supervized learning. A new procedure concept is proposed which help define a common framework for supervized learning. An important part of this work is aimed at presenting network construction methods with several application examples. The operation of a connection network is explained. The privileged application fields of this work are the estimation of organoleptic properties of food products on one hand, and food process control on the other hand. / Cette thèse est centrée sur les réseaux connexionnistes multicouches et s'intéresse à leur mise en oeuvre dans la résolution de problèmes de reconnaissance de formes et d'approximation de fonctions. La problématique étudiée est celle de l'apprentissage supervisé ; un nouveau concept de procédure est proposé qui permet de définir un cadre commun pour l'apprentissage supervisé. Une partie importante de ce travail vise à présenter des méthodes de construction de réseaux, illustrées par plusieurs exemples d'application. Le fonctionnement d'un réseau connexionniste est expliqué ; les domaines d'application privilégiés dans ce travail sont d'une part, l'estimation des propriétés organoleptiques de produits alimentaires et d'autre part, le contrôle de procédé agro-alimentaire

Extracting legal knowledge by means of a multilayer neural network ; application to municipal jurisprudence

The results of a project on the extraction of legal knowledge from a multilayer neural network are provided in this article. The extracted knowledge can be used to make an expert-system database. The studied database is related to a corpus of municipal jurisprudence of the State Council. An interpretation is suggested. / Cet article décrit les résultats d'un travail concernant l'extraction des règles de décision à partir d'un réseau connexionniste multi-couche. Les règles extraites peuvent ensuite servir à constituer la base de connaissance d'un système-expert. La base de données étudiée concerne un corpus de jurisprudence municipale du Conseil d'Etat. Une interprétation des règles obtenues est proposée

Extraction de règles de décision au moyen d'un réseau neuronal multi-couches ; application à la jurisprudence municipale

[Departement_IRSTEA]EAAThe results of a project on the extraction of legal knowledge from a multilayer neural network are provided in this article. The extracted knowledge can be used to make an expert-system database. The studied database is related to a corpus of municipal jurisprudence of the State Council. An interpretation is suggested.Cet article décrit les résultats d'un travail concernant l'extraction des règles de décision à partir d'un réseau connexionniste multi-couche. Les règles extraites peuvent ensuite servir à constituer la base de connaissance d'un système-expert. La base de données étudiée concerne un corpus de jurisprudence municipale du Conseil d'Etat. Une interprétation des règles obtenues est proposée

Neural networks and Bayesian estimators

Several recent contributions have suggested to consider neural networks, obtained through supervized learning, as Bayesian estimators. This is like placing oneself in the context of the decision theory. This helps propose a definition of a PAB algorithm, thus generalizing a definition proposed by Valiant in his learning theory. / Plusieurs contributions récentes ont proposé de considérer les réseaux connexionnistes, obtenus par apprentissage supervisé, comme des estimateurs bayésiens. Cela revient à se placer dans le cadre de la théorie de la décision. Cela permet aussi de proposer une définition d'un algorithme PAB, généralisant une définition proposée par Valiant dans sa théorie de l'apprentissage

Relating agricultural products sensory properties with their chemical compositions

The scope of the paper is to investigate the potential of multilayer neural networks for modeling the correlations between instrumental and sensory characteristics of food products. Multilayer neural networks are artificial intelligence models that have shown an increased power over data analysis techniques when dealing with non-linear prediction problems. Techniques such as principal components analysis or canonical analysis are traditionnally used for modeling the correlations between instrumental and sensory variables. We suggest combining these techniques in order to extract non-linear regularities and to improve predictions with noisy or incomplete data. This method has already been tested on various applications. The paper will focus on the prediction of beverage flavors from their composition. The data bases used for constructing the models consists of 81 beverage samples described by their composition as well as sensory responses scored by trained panelists. Although linear predictions are sometimes difficult to improve, we show that neural networks can also lead to a very significant performance increase compared to classical multivariate analysis. / Cet article s'inscrit dans le cadre des recherches sur les réseaux neuronaux multicouches utilisés pour la modélisation des caractéristiques sensorielles et instrumentales des produits alimentaires

Extraction de règles de décision au moyen d'un réseau neuronal multi-couches ; application à la jurisprudence municipale

[Departement_IRSTEA]EAAThe results of a project on the extraction of legal knowledge from a multilayer neural network are provided in this article. The extracted knowledge can be used to make an expert-system database. The studied database is related to a corpus of municipal jurisprudence of the State Council. An interpretation is suggested.Cet article décrit les résultats d'un travail concernant l'extraction des règles de décision à partir d'un réseau connexionniste multi-couche. Les règles extraites peuvent ensuite servir à constituer la base de connaissance d'un système-expert. La base de données étudiée concerne un corpus de jurisprudence municipale du Conseil d'Etat. Une interprétation des règles obtenues est proposée

Using recurrent multilayer neural networks for simulating batch reactors

The goal of this article is to study the interest of neural networks to simulate the dynamic behavior of batch reactors. Several types of connection structures are described but attention is drawn on recurrent networks. Two applications are treated in this article: simulation of two successive chemical reactions on one hand, and processing of experimental data on alcoholic fermentation on the other hand. / Le but de l'article est d'étudier l'intérêt du réseau connexioniste pour simuler le comportement dynamique de réacteurs discontinus. Plusieurs types de structures connexionnistes sont décrites, mais une attention particulière est portée aux réseaux récurrents. Deux applications sont traitées dans l'article : d'une part, la simulation de deux réactions chimiques successives, d'autre part, le traitement de données expérimentales concernant des fermentations alcooliques