dc.contributor.author |
Heniche, M'hamed |
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dc.contributor.other |
Attari, M., Directeur de thèse |
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dc.contributor.other |
Boudjema, F., Directeur de thèse |
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dc.date.accessioned |
2021-01-10T10:52:25Z |
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dc.date.available |
2021-01-10T10:52:25Z |
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dc.date.issued |
1994 |
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dc.identifier.other |
PA01594 |
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dc.identifier.uri |
http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/5556 |
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dc.description |
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Electrique : Alger, École Nationale Polytechnique : 1994. - Génie Electrique voir aussi : Electrotechnique ou Automatique |
fr_FR |
dc.description.abstract |
La présentation des réseaux neuronaux avec certaines définitions et quelques notions sur les classifications des réseaux neuronaux, l'apprentissage et la généralisation.
Une idée assez détaillée sur deux algorithes d'apprentissage rétropropagation (BP) et la méthode d'optimisation aléatoire (ROM), qu'on utilisera ultérieurement.
Il nous a semblé intéressant de présenter les autres méthodes de linéarisation leur principe de fonctionnement ainsi que leur avantages et inconvénients.
L'utilisation des réseaux de neurones pour la linéarisation des caractèristiques de quatres types de capteurs différents.
Cette aura atteint sont but si les résultats aux quelles elle a abouti formeront une expérience qui peut être utile dans la suite de tout travail lié aux réseaux de neurones et à la linéarisation en général. |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.subject |
Linéarisation de capteurs |
fr_FR |
dc.subject |
Réseaux de neurones artificiels |
fr_FR |
dc.subject |
RNA |
fr_FR |
dc.subject |
Capteurs non linéaires |
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dc.title |
Sur la linéarisation de capteurs à l'aide des réseaux de neurones artificiels |
fr_FR |
dc.type |
Thesis |
fr_FR |