Traitement du problème d’optimisation de mélange dans le cas de données incertaines via les fonctions de croyance - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année :

Traitement du problème d’optimisation de mélange dans le cas de données incertaines via les fonctions de croyance

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Résumé

Les sorties des algorithmes de classification sont souvent utilisées comme décision finale. Pourtant, dans certaines situations, ces sorties peuvent servir comme entrées à un problème de décision soumis à des contraintes. Dans cet article nous traitons ce problème pour le cas d’une optimisation de mélange de pièces de matériaux hétérogènes rangés dans différents conteneurs.L’information sur les matériaux composant chaque pièce est donnée sous forme de fonction de masse fournie par un classifieur évidentiel. Cet article propose un énoncé de ce problème d’optimisation de mélange dans le cadre des fonctions de croyance. Nous illustrons la résolution d’un tel problème dans le cas du tri des matières plastiques à des fins de recyclage.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-02969181 , version 1 (29-07-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02969181 , version 1

Citer

Lucie Jacquin, Abdelhak Imoussaten, Sébastien Destercke. Traitement du problème d’optimisation de mélange dans le cas de données incertaines via les fonctions de croyance. 29èmes Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applications (LFA 2020), Oct 2020, Sète, France. ⟨hal-02969181⟩
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