Evaluation multicritère de la qualité du blé à partir de données sensorielles

Evaluation multicritère de la qualité du blé à partir de données sensorielles

Un modèle d'apprentissage automatique a été implémenté pour prédire des profils de farine correspondant à des schémas caractéristiques du comportement des pâtes obtenus à partir des données de plus de 10 0000 essais de panification.

Une méthode d'agrégation des données sensorielles a été développée, consistant à reconnaître des défauts de pâte concomitants afin de les associer à la signature d'un profil de qualité. Les défauts sont regroupés en fonction de leur probabilité d'être observés ensemble, décrivant ainsi des schémas caractéristiques du comportement du produit.

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