2 results on '"Lousteau-Cazalet, Charlotte"'
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2. A decision support system using multi-source scientific data, an ontological approach and soft computing - application to eco-efficient biorefinery
- Author
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Busset Guillaume, Dervaux Stephane, Dibie Juliette, Sablayrolles Caroline, Lousteau-Cazalet Charlotte, Belaud Jean-Pierre, Charnomordic Brigitte, Buche Patrice, Vialle Claire, Barakat Abdellatif, Destercke Sebastien, Ingénierie des Agro-polymères et Technologies Émergentes (UMR IATE), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Université Montpellier 2 - Sciences et Techniques (UM2)-Université de Montpellier (UM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Laboratoire de génie chimique [ancien site de Basso-Cambo] (LGC), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Graphs for Inferences on Knowledge (GRAPHIK), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Mathématiques, Informatique et STatistique pour l'Environnement et l'Agronomie (MISTEA), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Mathématiques et Informatique Appliquées (MIA-Paris), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Laboratoire d'Excellence 'Maîtrise des Systèmes de Systèmes Technologiques' (Labex MS2T), Université de Technologie de Compiègne (UTC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Heuristique et Diagnostic des Systèmes Complexes [Compiègne] (Heudiasyc), Chimie Agro-Industrielle (CAI), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole nationale supérieure des ingénieurs en arts chimiques et technologiques-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Laboratoire de Chimie Agro-Industrielle (LCA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole Nationale Supérieure de Chimie de Toulouse, Institut CARNOT 3BCAR, Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Montpellier 2 - Sciences et Techniques (UM2)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Université de Montpellier (UM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Ecole nationale supérieure des ingénieurs en arts chimiques et technologiques-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole nationale supérieure des ingénieurs en arts chimiques et technologiques (ENSIACET), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), and Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)
- Subjects
Reliability theory ,Decision support system ,knowledge ,Computer science ,020209 energy ,Context (language use) ,02 engineering and technology ,Scientific literature ,Ontology (information science) ,bioprocess eco-design ,Engineering ,ontology ,knowledge engineering ,fuzzy numbers ,belief theory ,uncertainty management ,0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering ,Fuzzy number ,Semantic Web ,Automatique ,Soft computing ,Ontology ,[INFO.INFO-WB]Computer Science [cs]/Web ,Automatic Control Engineering ,Experimental data ,Fuzzy numbers ,Data science ,Software quality ,management - Abstract
International audience; In decision tasks such as bioprocess efficiency comparison, scientific literature is a valuable source of data. This large number of scientific data is heterogeneously structured, mainly in textual format. Innovative tools able to integrate and treat constantly new information are required. In this context, the use of semantic web methods such as ontologies seems relevant to structure the experimental information. Imprecision and uncertainty can arise from data incompleteness and variability. This is particularly true for processes involving biological materials. Document reliability should also be considered. Soft computing methods have the potential to be the kingpin of specialized software that can be integrated in decision support systems (DSS) intended to solve these issues. This paper presents the implementation of a pipeline which permits to: (1) structure and integrate the experimental data of interest by using ontologies, (2) assess data source reliability, (3) compute and visualize indicators taking into account data imprecision.
- Published
- 2016
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