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Journal Européen des Systèmes Automatisés

1269-6935
Revues des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 44/4-5 - 2010  - pp.547-566  - doi:10.3166/jesa.44.547-566
TITRE
Une version pondérée de la factorisation matricielle non négative pour l'identification de sources de particules atmosphériques. Application au littoral de la mer du Nord

TITLE
A weighted version of the non-negative matrix factorisation for identifying airbone particles sources. Application to the coast of North Sea

RÉSUMÉ
Cet article s'intéresse à des techniques de factorisation matricielle de la matrice de mesures X (n échantillons, m capteurs) selon k sources en une matrice de contribution G et une matrice de profil F. La recherche de G et F peut s'opérer grâce à des méthodes de factorisation (PMF (Postive Matrix Factorization) et NMF (Non negative Matrix Factorization)) qui optimisent la recherche de manière alternée sur G et F. Dans ce travail, nous proposons une méthode de type NMF pondérée qui permet de garder certains avantages de la NMF et d'améliorer la précision des résultats. Cette dernière est testée sur des mesures de concentration de particules en suspension dans l'air issues du littoral de la mer du Nord lors d'épisodes essentiellement marqués par des influences marines.


ABSTRACT
This paper focuses on approximate factorization technics of the measures matrix X (n samples, m sensors) into a contribution matrix G and a profile matrix F. Finding G and F can be made through specific factorization methods (PMF (Postive Matrix Factorization) and NMF (Non negative Matrix Factorization)) that look alternatively for the best matrix G and F. In this article, a NMF based algorithm is proposed. It enables to take advantage of the NMF method on the one hand, and on the other hand to improve the accuracy of the results. This algorithm is used on concentration measures of airborne particulate coming from the area of Dunkerque coast in periods mainly affected by marine sources.


AUTEUR(S)
Gilles DELMAIRE, Gilles ROUSSEL, dany HLEIS, Frédéric LEDOUX

MOTS-CLÉS
pollution de l'air, diagnostic, factorisation matricielle approchée.

KEYWORDS
air pollution, diagnosis, approximate matrix factorization.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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