Janvier 2022
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Problèmes inverses en traitement du signal et de l’image
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La statistique bayésienne correspond à une approche cohérente et surtout pratique de la résolution... sur le fait que ce qui est souvent considéré comme les deux difficultés majeures de l'approche bayésienne, à savoir le choix... , le choix de la loi a priori est souvent perçu comme une difficulté majeure de l'approche bayésienne... du fait des significations différentes associées aux notions d'hypothèse et de décision. Pour décrire l'approche bayésienne...
Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.
du paradigme qualitatif au paradigme quantitatif. C’est bien ici la caractéristique remarquable de l’approche... performantielles, permettant de marquer la rupture avec les considérations binaires de l’approche qualitative... que de proposer une approche permettant de répondre à ces questions non triviales. L’apport... , il est possible d’identifier un autre verrou puisque ces approches, certes quantitatives, n’intègrent pas l’aspect...
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des définitions et à présenter les grandes lignes des principales approches numériques. Nous ne présentons... pas ici les approches à bases de règles, syntaxiques, logiques, ni les approches neuronales. Le paragraphe 1 présente... . Les principales approches numériques sont ensuite exposées, dans les paragraphes 3 pour les approches... probabilistes et bayésiennes, 4 pour la théorie des fonctions de croyance, et 5 pour les méthodes floues...
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Bien souvent négligée, l’erreur dans la spécification d’une fonction de mesure (nommée souvent « modèle ») peut avoir un effet significatif sur les résultats d’une méthode de mesure. La modélisation, étape clef de l’étalonnage, ne se limite pas à l’estimation ponctuelle des paramètres de la fonction de mesure choisie (coefficients du modèle). Elle doit aussi évaluer les incertitudes sur les paramètres de cette fonction afin d’estimer la part d’incertitude qui lui est due dans l’expression d’un résultat de mesure. Cette incertitude est qualifiée par abus « d’incertitude de modélisation ». Cette fiche aborde les mécanismes à l’œuvre lorsque l’on réalise une régression linéaire et vous amène à réfléchir quant au choix de votre modèle.
Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.
L’ancienne norme française NF X15-140, et dans une moindre mesure la série européenne EN 60068-3, constituent les textes normatifs les plus utilisés en France pour la caractérisation des enceintes thermostatiques et climatiques. On peut cependant relever d’importants écarts entre ces documents concernant l’évaluation de la conformité. Ce constat amène quelques questions légitimes : les méthodes proposées sont-elles équivalentes ? Sommes-nous tenus de suivre une méthode dès lors qu’elle est normalisée ?
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Vous disposez d’un élément à mesurer/analyser : cet élément peut être une cale étalon, une solution étalon, un matériau de référence, une source étalon d’un radionucléide… ou un échantillon inconnu (prélevé au sein d’un lot, d’une série, d’une production…).
Vous vous intéressez à une propriété mesurable de cet élément. Cette propriété d’intérêt pourrait être « définie à un niveau de détail suffisant pour être raisonnablement représentée par une valeur vraie par essence unique » (guide ISO/CEI 98-4 : 2013).
Avant de réaliser la mesure de cette propriété d’intérêt, vous avez déjà une connaissance « a priori » de la valeur de mesure attendue, soit par des mesures antérieures de ce même mesurande (un étalon mesuré périodiquement…), soit par des mesures antérieures d’éléments similaires (lots antérieurs réalisés dans les mêmes conditions de production avec un processus sous contrôle…), soit par des résultats de codes de calculs ou de simulation numérique…
Cette fiche présente simplement comment l’approche bayésienne permet de prendre en compte cette connaissance « a priori » lors de l’estimation de la valeur vraie du mesurande et de l’incertitude associée à cette estimation. Elle montre également l’intérêt de la prise en compte de ces informations « a priori » et les limites de cet exercice.
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