Modèles de mélange et classification de données acoustiques en temps réel

Cette thèse, menée en collaboration avec le Centre Technique des Industries Mécaniques (CETIM), s'inscrit dans le cadre de la classification automatique pour le contrôle en temps réel par émission acoustique des équipements sous pression (citernes GPL .. .). Le travail effectué vise à améliorer un logiciel temps réel (LOTERE) d'aide à la décision dans le contrôle des équipements sous pression, jugé lent quand le nombre des émissions acoustiques à traiter devient très grand. Deux approches classificatoires basées sur le modèle de mélange de lois, capables de prendre en compte les contraintes de temps d'exécution, ont été développées. La première approche consiste à classifier les 'bins' résultant de la conversion des données initiales en un histogramme et la seconde consiste à classifier les données de façon séquentielle par mise à jour récurrente de la classification. Une étude expérimentale sur des données simulées et des données réelles a permis de mettre en évidence l'efficacité des approches proposées.The motivation for this Phd Thesis was a real-time flaw diagnosis application for pressurized containers using acoustic emissions. It has been carried out in collaboration with the Centre Technique des Industries Mécaniques (CETIM). The aim was to improve LOTERE, a real-time computer-aided-decision software, which has been found to be too slow when the number of acoustic emissions becomes large. Two mixture model-based clustering approaches, taking into account time constraints, have been proposed. The first one consists in clustering 'bins' resulting from the conversion of original observations into an histogram. The second one is an on-line approach updating recursively the classification. An experimental study using both simulated and real data has shown that the proposed methods are very efficient.COMPIEGNE-BU (601592101) / SudocSudocFranceF

Modèle à processus latent et algorithme {EM} pour la régression non linéaire

National audienceA non linear regression approach which consists of a specific regression model incorporating a latent process is introduced in this paper. The parameters estimation is performed by a dedicated EM algorithm

Modèle à processus latent et algorithme EM pour la régression non linéaire

International audienceCet article propose une méthode de régression non linéaire qui s'appuie sur un modèle intégrant un processus latent qui permet d'activer préférentiellement un modèle de régression polynomial parmi K modèles. L'utilisation d'une fonction logistique comme loi conditionnelle des variables latentes assure une souplesse de transition (lente ou rapide) entre les différents polynômes, ce qui permet d'obtenir une modélisation correcte de non linéarités. L'estimation des paramètres du modèle proposé est effectuée par un algorithme EM dédié. Une étude expérimentale menée sur des données simulées révèle de bonnes performances de la méthode proposée en termes de précision d'estimation, comparée à la méthode de régression polynomiale par morceaux