Identification en contexte incertain par la théorie des fonctions de croyance
Résumé
Nous proposons une démarche d'identification visant à tenir compte des informations a priori afin de limiter et quantifier l'effet des erreurs de mesure et de modèle. Nous investiguons dans ce travail une approche basée sur les ensembles aléatoires et les fonctions de croyance. En calquant la démarche de l'inférence bayésienne, nous construisons des ensembles aléatoires a posteriori combinant les informations sur le modèle et les mesures. La démarche est illustrée sur l'identification de propriétés élastiques à partir de mesure de champs cinématiques.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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