| Résumé | Cet exposé présente une partie de travail post-doctorat de Bruno Pinaud, récement recruté MdC au LaBRI dans l'équipe MaBioVus.
Résumé: La modélisation des dynamiques des procédés de transformation alimentaire est
un enjeu important pour mieux maîtriser la qualité des produits finis. Pour
cela, les réseaux bayésiens dynamiques (RBD) sont une approche candidate
pertinente mais leur apprentissage (structure et/ou paramètres) nécessite des
bases de données riches et denses, que l'on ne peut pas obtenir en
agro-alimentaire. Cet exposé présentera une partie des travaux réalisés lors
de mon post-doc sur la modélisation de la dynamique des procédés sur
l'affinage du camembert avec des RBD. Je présenterai en particulier mes
travaux sur l'apprentissage des paramètres du réseau en présence de données
floues, incomplètes et imprécises et en nombre largement insuffisant.
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