Bootstrap pour la sélection de modèles neuronaux : application au positionnement des barres de combustible dans les réacteurs nucléaires
Abstract
Les techniques de Bootstrap (appelées aussi re- échantillonnage) reposent sur des techniques de simulation d’échantillons à partir d’un seul échantillon. Ces techniques sont en pleine effervescence depuis la croissance des puissances de calcul des ordinateurs. Elles sont les seules procédures possibles lorsque la complexité du problème ne permet pas d’inférence classique: elles permettent d’éviter d’avoir à estimer la loi du bruit à partir des résidus, comme pour des approches de type Monte-Carlo qui exige le choix de la loi utilisée pour générer les données fictives.