Prédiction par réseaux de neurones artificiels de la variation non linéaire des propriétés du PRC vieilli thermiquement

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dc.contributor.author Kadri, Farid
dc.contributor.other Ouadjaout, Mohamed, Directeur de thèse
dc.date.accessioned 2020-12-20T08:47:36Z
dc.date.available 2020-12-20T08:47:36Z
dc.date.issued 2012
dc.identifier.other M006312
dc.identifier.uri http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/941
dc.description Mémoire de Magister : Électrotechnique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2012 fr_FR
dc.description.abstract Notre mémoire de magistère entre dans la thématique de recherche sur l’utilisation des techniques de l’intelligence artificielle (IA) dans la prédiction. Dans le but de surmonter les limites des réseaux de neurone artificiel (RNA), et plus précisément, celle reliée au choix des paramètres structurels (nombre de couches, et nombre de neurone par couche), nous avons fait appel à une technique connue par sa capacité d’optimisation, il s’agit des algorithmes génétiques (AG). La technique hybride est appliquée à la prédiction de la variation non linéaire des propriétés du PRC vieilli thermiquement utilisé dans les câbles MT. fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.subject Prédiction fr_FR
dc.subject Réseaux de neurones artificiels fr_FR
dc.subject Algorithmes génétiques fr_FR
dc.subject Polyéthylène fr_FR
dc.subject Réticulé chimiquement (PRC) fr_FR
dc.title Prédiction par réseaux de neurones artificiels de la variation non linéaire des propriétés du PRC vieilli thermiquement fr_FR
dc.type Thesis fr_FR


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