Techniques mathématiques pour l'industrie agroalimentaire Coll. Sciences et techniques agroalimentaires
Langue : Français
Coordonnateurs : DAUDIN Jean-Jacques, DUBY Camille
Directeur de Collection : MULTON Jean-Louis
Les industries agroalimentaires utilisent un large spectre de
méthodes mathématiques, allant de la statistique pour le contrôle de la
qualité aux réseaux de neurones pour l'automatique, en passant par la
modélisation des flux de matières et des transferts de chaleur. Pourtant,
il est rare de trouver l'ensemble de ces méthodes réunies en un seul
ouvrage.
C'est ce vaste tour d'horizon que se proposent de dresser ces Techniques mathématiques pour l'industrie agroalimentaire. À l'exception des chapitres généraux, par essences théoriques, l'ensemble de l'ouvrage est principalement orienté vers la pratique et les applications. La première partie est consacrée aux méthodes mathématiques pour le contrôle et l'amélioration de la qualité , la deuxième partie étudie les différentes techniques d'échantillonnage, de mesure et d'analyse des données : validation, étalonnage, analyse sensorielle , la troisième partie présente les modèles mathématiques utiles pour l'étude des risques alimentaires , enfin la quatrième partie s'intéresse aux procédés et à l'automatique : réseaux de neurones, modélisation des phénomènes biologiques, des flux de matières et des transferts de chaleur.
Techniques mathématiques pour l'industrie agroalimentaire s'adressent aux ingénieurs de toutes les industries agroalimentaires, qu'ils soient en exercice ou en formation.
C'est ce vaste tour d'horizon que se proposent de dresser ces Techniques mathématiques pour l'industrie agroalimentaire. À l'exception des chapitres généraux, par essences théoriques, l'ensemble de l'ouvrage est principalement orienté vers la pratique et les applications. La première partie est consacrée aux méthodes mathématiques pour le contrôle et l'amélioration de la qualité , la deuxième partie étudie les différentes techniques d'échantillonnage, de mesure et d'analyse des données : validation, étalonnage, analyse sensorielle , la troisième partie présente les modèles mathématiques utiles pour l'étude des risques alimentaires , enfin la quatrième partie s'intéresse aux procédés et à l'automatique : réseaux de neurones, modélisation des phénomènes biologiques, des flux de matières et des transferts de chaleur.
Techniques mathématiques pour l'industrie agroalimentaire s'adressent aux ingénieurs de toutes les industries agroalimentaires, qu'ils soient en exercice ou en formation.
Méthodes mathématiques pour l'amélioration de la qualité.
Plans de contrôle (Jean-Jacques Daudin). Introduction. Contrôle par
attribut. Contrôle par variable. Références bibliographiques. Maîtrise
statistique des processus (Jean-Jacques Daudin). Introduction. Modèle de
base. Aptitude d'un processus. Carte de contrôle de la moyenne. Fausse
alarme, risques d'erreur, efficacité. Choix des paramètres de la carte.
Étapes préliminaires. Tests de séries. Cartes. Cas d'une proportion ou
d'un nombre de défauts. Intérêt et limites de la MSP. Détermination
économique de la carte de contrôle. Carte cusum. Carte EWMA. Normes AFNOR
X06-030 et 031. Logiciels. Références bibliographiques. Méthodes
bayésiennes pour la qualité (Éric Parent, Ali Chaouche). Introduction.
Formalisation bayésienne du contrôle par attribut. Contrôle par attribut à
taille d'échantillon fixée. Contrôle séquentiel bayésien. Détection de
changement dans la qualité. Discussion et conclusions. Remerciements.
Annexe - Algorithme. Références bibliographiques. Plans d'expériences
(Christine Durier, Christelle Hennequet, Brigitte Schaeffer). ntroduction.
Plans factoriels à deux niveaux. Plans "robustes" de Taguchi. Plans
factoriels en blocs. Plans pour surfaces de réponse. Conclusion.
Références bibliographiques. Mesures et analyses.
Validation des méthodes d'analyse (Max Feinberg). Qualité et traçabilité
des mesurages. Cycle de vie et validation d'une méthode d'analyse. Aspects
statistique de l'étalonnages. Incertitude des mesures chimiques.
Conclusions. Références bibliographiques. Mesure et calibration
(Marie-Anne Poursat). Introduction. Exemples. Estimation de la courbe
d'étalonnage. Intervalles de calibration. Calibration et bootstrap.
Variance non constante. Applications. Conclusion. Références
bibliographiques. Méthodes d'échantillonnage (Camille Duby). Introduction.
Vocabulaire de l'échantillonnage. Méthodes classiques d'échantillonnage.
Échantillonnage aléatoire simple. Échantillonage stratifié.
Échantillonnage à deux ou plusieurs degrés. Échantillonnage en grappes.
Échantillonnage systématique. Réalisation pratique d'un échantillonnage.
Échantillonnages séquentiels. Méthode d'analyses par groupes. Méthode des
dilutions. Références bibliographiques. Analyse sensorielle (Philippe
Courcoux, El Mostafa Qannari). Introduction. Analyse des données des
profils sensoriels. Analyse des données de préférence. Conclusion.
Références bibliographiques. Méthodes et modèles
mathématiques pour l'étude des risques alimentaires. Modèles
statistiques pour les risques microbiologiques (Catherine Dervin).
Microbiologie prévisionnelle. Facteurs environnementaux. Classification
des modèles. Modèles prédictifs probabilistes. Modèles prédictifs de
croissance. Modèles de décroissance/inactivation. Validation des modèles.
Références bibliographiques. Méthodes statistiques en épidémiologie (Sanaa
Moez). Introduction. Échantillonnage dans les enquêtes descriptives.
Analyse statistique des enquêtes analytiques. Analyse des risques.
Références bibliographiques. Modèles pour les écoulements,
les transferts et les procédés. Réseaux de neurones (Éric
Latrille, Christian Trelea). Introduction. Présentation des différents
type de modèles. Mise en oeuvre pratique. Exemples d'application.
Références bibliographiques. Modèles à compartiments (Élisabeth Pommiès).
Introduction. Étude d'un modèle à compartiments. Estimation. Un modèle
pour la lysine. Annexes.
Jean-Jacques Daudin, Camille Duby, coordonnant une équipe
de 18 co-auteurs, sont tous les deux professeurs de mathématiques à
l’Institut national agronomique Paris-Grignon. Auteurs de plusieurs
ouvrages consacrés à la statistique, aux plans d’expérience, au
contrôle de la qualité ou à la recherche opérationnelle, ils ont
également signé de nombreux articles de recherche.
Date de parution : 09-2002
Ouvrage de 544 p.
15.5x24 cm
Thèmes de Techniques mathématiques pour l'industrie agroalimentaire :
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