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Estimation d’un mélange de processus semi-markoviens : une application en analyse sensorielle et quelques ‘sparsepectives’

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mercredi 26 mai 2021 mercredi 26 mai 2021
+ Google Map Salle René Baire (IMB)

Speakers: Hervé Cardot (IMB, Université de Bourgogne)
 

La dominance temporelle des sensations (TDS) est une technique développée au Centre des Sciences du Gout et de l’Alimentation (CSGA, UMR INRAE, CNRS, UB, Agrosup) qui permet de mesurer au cours du temps les sensations dominantes lors de la dégustation d’un aliment.

Afin de modéliser et analyser de telles expériences nous présentons dans ce travail, joint avec G. Lecuelle, P. Schlich et M. Visalli, une approche basée sur les modèles de mélange de processus semi markoviens avec un cadre paramétrique pour les lois des temps de séjour.
Nous commençons par donner un résultat assurant l’identifiabilité des composantes d’un tel mélange. L’estimation des paramètres, qui repose sur le principe du maximum de vraisemblance, est effectuée via  l’algorithme EM qui est pénalisé afin d’empêcher des comportements dégénérés des estimateurs des lois des temps de séjour. Cette approche est illustrée sur le « model-based clustering » de consommateurs de fromage où une segmentation des dégustateurs est proposée en fonction de leur trajectoire de sensations.

Je profiterai, pour terminer cet exposé, de la dynamique proximale au sein de l’équipe SPOC pour présenter une piste de recherche où l’objectif serait l’estimation de trajectoires  les plus parcimonieuses possibles au sein de chaque « segment » par l’introduction d’une nouvelle pénalité, portant sur les probabilités de transition, dans le critère de vraisemblance.
https://indico.math.cnrs.fr/event/6080/

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