Evaluation de la pertinence des paramètres stochastiques sur des Modèles de Markov CachésReportar como inadecuado




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* Corresponding author 1 PRISME - Laboratoire Pluridisciplinaire de Recherche en Ingénierie des Systèmes, Mécanique et Energétique

Résumé : Les modèles de Markov Cachés ou HMM peuvent être utilisés pour la modélisation de processus complexes. Dans cette étude, nous souhaitons évaluer la pertinence des paramètres d-un modèle de façon objective sans connaissance à priori. Dans un premier temps, nous présentons les critères de sélection des modèles les plus utilisés dans la littérature actuelle. Nous présentons dans une deuxième partie une méthode permettant d-évaluer la pertinence d-événements stochastiques issus de Modèles de Markov Cachés. Nous étayons notre étude en nous appuyant sur l-exemple concret d-un processus industriel. Nous évaluons alors les paramètres de sortie des différents modèles testés sur ce processus, pour finalement s-orienter vers le modèle le plus pertinent.

Mots-clés : entropie caractérisation pertinence sélection de modèles modèles de Markov cachés





Autor: Bernard Robles - Manuel Avila - Florent Duculty - Pascal Vrignat - Frédéric Kratz -

Fuente: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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