Monari, Gaétan (1999) Sélection de modèles non linéaires par "leave-one-out": étude théorique et application des réseaux de neurones au procédé de soudage par points. PhD thesis Électronique, Electronique, ESPCI.
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Abstract
Le soudage par points est la principale technique d'assemblage des tôles de carrosserie automobile. Cependant, la variabilité de ce procédé, et en particulier de l'état des électrodes de soudage, pose deux problèmes non résolus à ce jour: le contrôle non destructif de la qualité des soudures et la commande des paramètres de soudage.
Utilisé fréquemment dans le domaine des réseaux de neurones, et réputé pour donner de bons résultats avec peu d'exemples, le leave-one-out conduit en réalité souvent à la sélection de modèles surajustés. Or, par un développement de Taylor, nous pouvons calculer l'effet du retrait d'un exemple de la base d'apprentissage sur la sortie du modèle. Nous prouvons que l'estimation de l'erreur de généralisation obtenue à partir de ce calcul est plus fiable que celle obtenue classiquement par apprentissage. Par ailleurs, nous montrons le lien existant entre le leave-one-out calculé et les intervalles de confiance sur la sortie du modèle. Enfin, nous proposons une technique originale de sélection de modèles non linéaires qui évite le surajustement en limitant l'influence de chaque exemple sur l'estimation des paramètres du modèle.
Nous présentons une méthode permettant d'obtenir un modèle de prévision du diamètre d'une soudure, valable dans des conditions préétablies. Plus particulièrement, nous montrons comment constituer une base de données initiale, sélectionner le modèle adéquat, puis compléter progressivement la base d'apprentissage. Appliquée à deux types de tôles, cette méthode permet d'atteindre une précision proche de l'erreur de mesure. En outre, utilisés au sein d'une loi de commande, ces modèles permettent d'optimiser l'usure des électrodes.
| Item Type: | PhD Thesis (PhD) |
|---|---|
| Thesis Supervisor: | Dreyfus, Gérard |
| Date: | November 1999 |
| Board of examiners: | Thiria, Sylvie and Canu, Stéphane and Dorizzi, Bernadette and Dieraert, Olivier and Dreyfus, Gérard and Frigiere, Joël and Gallinari, Patrick and Pradere, Gérard |
| Ecole Doctorale: | ED 130 INFORMATIQUE, TELECOMMUNICATIONS ET ELECTRONIQUE (EDITE) |
| Discipline: | Électronique |
| Collection (Fonds): | ESPCI |
| Institution: | ESPCI |
| Department: | Electronique |
| Subjects: | 2. Information and Communication Sciences and Technologies |
| Uncontrolled Keywords: | Sélection de modèle Surajustement Apprentissage Régression non linéaire Validation croisée Soudage |
References
G. Monari, G. Dreyfus, Local Overfitting Control via Leverages, Neural Computation, vol. 14, pp. 1481-1506 (2002).
Y. Oussar, G. Monari, G. Dreyfus, Reply to the Comments on "Local Overfitting Control via Leverages" in "Jacobian Conditioning Analysis for Model Validation" by I. Rivals and L. Personnaz, Neural Computation, vol. 16, pp. 419 - 443 (2004).
G. Monari, G. Dreyfus, Withdrawing an Example from the Training Set: an Analytic Estimation of its Effect on a Non-linear Parameterised Model, Neurocomputing, vol. 35, pp. 195-201 (2000).
| ID Code: | 676 |
|---|---|
| Deposited By: | Gerard DREYFUS |
| Deposited On: | 23 April 2004 |
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