DATA MINING ET OLFACTION
VALIDATION DE NOUVELLES STRATÉGIES DE DATA BASE MINING APPLIQUÉES À L''OLFACTION
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Le domaine des parfums et des arômes reste un challenge permanent en recherche. L'impact économique des études sur les molécules olfactives explique le nombre important d'articles qui traitent de méthodes d'analyse de données sensorielles. Cependant, la subjectivité des informations expérimentales et le profil multi-odeurs de la plupart des molécules, empêchent de définir des modèles prédictifs robustes. L'utilisation de nouveaux outils, adaptés à l'exploitation de la diversité moléculaire, peut améliorer la connaissance du rôle des descripteurs moléculaires et le développ...
Le domaine des parfums et des arômes reste un challenge permanent en recherche. L'impact économique des études sur les molécules olfactives explique le nombre important d'articles qui traitent de méthodes d'analyse de données sensorielles. Cependant, la subjectivité des informations expérimentales et le profil multi-odeurs de la plupart des molécules, empêchent de définir des modèles prédictifs robustes. L'utilisation de nouveaux outils, adaptés à l'exploitation de la diversité moléculaire, peut améliorer la connaissance du rôle des descripteurs moléculaires et le développement de modèles mathématiques prédictifs. Les techniques dérivées des concepts de la Logique Floue fournissent des solutions intéressantes aux problèmes de classification dans le cadre des catégories imprécises, parmi lesquels s'insère l'olfaction. Ces techniques sont combinées aux cartes de Kohonen, pour élaborer une méthode supervisée. Elles sont applicables directement dans l'hyperespace d'origine des descripteurs moléculaires.
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