Fusion entre les données ultrasonores et les images de radioscopie ...

&KDSLWUH ,9 0RGpOLVDWLRQ GHV &RQQDLVVDQFHV HW IXVLRQ GHV GRQQpHV
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Lorsque les crédibilités de certaines hypothèses sont faibles (figure IV.5.a.) il peut être alors
intéressant de rechercher d'autres hypothèses pour lesquelles le résultat est plus fiable. La
figure IV.5.b représente le calcul des mesures de confiance associées à l'élection du parti A ou
B pour le même sondage. Les valeurs des crédibilités sont plus importantes, ce qui traduit une
meilleure fiabilité de la décision (pour le parti A). Dans ce cas, le résultat du sondage est
moins précis mais plus fiable puisqu'il tient compte d'une plus grande population de personnes
interrogées.
Dans le cadre de la théorie des croyances, le choix d'un critère de décision est donc un
problème délicat qui dépend de la volonté de fournir à l'utilisateur un résultat fiable ou précis.
Lors de notre étude, nous avons proposé à l'utilisateur de visualiser les résultats des contrôles
à travers trois niveaux de fiabilité décrits dans le paragraphe IV.2.
III.
APPRENTISSAGE DU CONTROLE
Nous souhaitons ici modéliser les caractères imprécis ou incertain des informations
disponibles lors du contrôle automatique de manière analogue à la modélisation de l’opinion
de la population lors du sondage.
III.1. Cadre de discernement
Le cadre de discernement contient tous les types de défauts possibles (vrais défauts VD) ainsi
que trois types de fausses détections pour le contrôle RX (FD RX ) et une pour le contrôle US
(FD US ). Les éléments du cadre de discernement sont représentés par des disques noirs sur la
figure IV.6..
vrai défaut
VD
défaut linéaire
DL
défaut plan
DP
VD∪FD RX
défaut volumique
DV
θ : MF FI MP CA SO IL FBR
VD∪FD US
FD RX
VE
FBC FIC
FDUS
Figure IV.6. : représentation de tous les sous-ensembles utiles du cadre de discernement ; les
hypothèses simples sont représentées par des disques noirs et les combinaisons d’hypothèses
par des disques gris
3DJH