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Communication Dans Un Congrès Année : 2016

SVM pour une meilleure classification des données de monitoring par ondes guidées

Résumé

Cet article s’initie dans le cadre du monitoring des structures par le biais de la technique des ondes ultrasonores guidées. Il porte sur la classification des données de cette technique par le biais des machines à vecteurs de supports, dont la fiabilité est conditionnée par la sélection ciblée du séparateur optimal. Deux types de séparateur existent: linéaire et non-linéaire. Différents algorithmes ont été antérieurement développés et peuvent être trouvés dans la littérature. La présente étude vise à appliquer ces algorithmes sur des données expérimentales de monitoring, par le biais de la technique des ondes ultrasonores guidées, dans l’objectif d’identifier le séparateur le plus pertinent afin de réduire voire annuler complètement les fausses alarmes et fiabiliser ainsi au mieux le monitoring in-situ.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-01303134 , version 1 (15-04-2016)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01303134 , version 1

Citer

Mahjoub El Mountassir, Slah Yaacoubi, Gilles Mourot, Didier Maquin. SVM pour une meilleure classification des données de monitoring par ondes guidées. 13e Congrès Français d'Acoustique, CFA 2016, Apr 2016, Le Mans, France. ⟨hal-01303134⟩
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