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Conference papers

Evaluation et optimisation de la robustesse d'une méthode d'analyse multivariée pour l'identification d'alliages par LIBS

Résumé : Cette étude, qui traite de l’utilisation de la LIBS et la chimiométrie pour la classification et l’identification d’alliages, concerne plus particulièrement l’étude de la robustesse du modèle, motivée par la question suivante : pendant quelle durée un modèle prédictif (avec apprentissage supervisé), construit avec une base de données établie à une certaine date, peut-il être utilisé pour faire des prédictions? Pendant la période entre l’apprentissage et les tests de prédictions, les conditions instrumentales ont évolué de manière « naturelle ». Nous présentons ici l’optimisation d’une méthode de classification prédictive : la méthode SIMCA (« Soft Independent Modeling of Class Analogy »). Le modèle a été construit avec un jeu de données d’apprentissage issu de 13 alliages métalliques. Ces mesures ont ensuite été reproduites, sur les mêmes échantillons et avec le même instrument LIBS, huit mois après l’apprentissage : l’optimisation des paramètres du modèle SIMCA a été effectuée et un taux d’erreur de prédiction de 0% a ainsi pu être atteint après cette période. L’étude a ensuite été complétée par un test de la robustesse à plus long terme du modèle optimisé : deux ans après l’apprentissage, des mesures ont été effectuées sur des échantillons de test avec le même instrument LIBS et les prédictions correspondantes ont été effectuées avec ce modèle.
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https://hal-cea.archives-ouvertes.fr/cea-02489579
Contributor : Amplexor Amplexor <>
Submitted on : Monday, February 24, 2020 - 2:57:13 PM
Last modification on : Tuesday, April 28, 2020 - 11:28:17 AM

File

201500002383.pdf
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Identifiers

  • HAL Id : cea-02489579, version 1

Collections

CEA | DEN

Citation

E. Vors, K. Tchepidjian, J.-B. Sirven. Evaluation et optimisation de la robustesse d'une méthode d'analyse multivariée pour l'identification d'alliages par LIBS. Journées LIBS (Laser induced breakdown spectroscopy) 2015, Jun 2015, Verneuil En Halatte, France. ⟨cea-02489579⟩

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