Colloque

Algorithme pour la détection de données expérimentales erronées

J.F. Boivin

Membre a labase

J.F. Boivin

Résumé du colloque

Un nouvel algorithme est décrit qui permet le filtrage de données expérimentales dans le but d'identifier les valeurs non admissibles. La méthode développée permet de discriminer dans une suite de points ceux dont l'écart observé est causé par un manque dans le modèle de correction par opposition aux écarts dus à l'erreur expérimentale proprement dite ou à la variabilité inhérente au phénomène observé. Un minimum d'hypothèses a priori sont nécessaires au bon fonctionnement du processus. L'algorithme procède par étapes successives, analysant d'abord un aspect global pour s'attacher finalement aux configurations locales de l'ensemble à étudier. L'auteur met en parallèle ce processus d'intégration de l'information avec la démarche intuitive suivie par un individu exerçant la même tâche. L'algorithme est essentiellement basé sur des caractéristiques qualitatives de la suite, rendant ainsi la méthode utilisable dans un vaste domaine de la recherche expérimentale. Il permet d'automatiser et de systématiser la vérification de banque de données de grande envergure.

Contexte

Section :

Mathématique et informatique

Thème du colloque :

Mathématique et informatique

Hôte : Université de Sherbrooke

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