Réseaux de neurones à espace d’état pour l’identification des systèmes dynamiques
Hichem Amoura , Karima Amoura, Malik Achab
كلية هندسة الكترونية ومعلومات-جامعة مولود معمري - تيزي وزو · الجزائر
الموضوعات
علوم تطبيقية وتكنولوجية
الملخص
Ce mémoire explore les réseaux de neurones, en introduisant d’abord leurs concepts fondamentaux et leur importance croissante dans le domaine de l’intelligence artificielle. Il présente les neurones biologiques comme une source d’inspiration pour la conception des neurones artificiels et définit les réseaux de neurones, en distinguant les architectures à propagation avant et récurrentes. Le principe de fonctionnement des réseaux de neurones et leurs mécanismes d’apprentissage, qu’ils soient supervisés, non supervisés ou semi-dirigés, sont ensuite examinés en profondeur. La deuxième partie du document s’intéresse aux réseaux de neurones à espace d’état (SSNN), en abordant leur représentation d’état, leur command abilité et leur observabilité, ainsi que les avantages et inconvénients spécifiques à cette approche.Les méthodes d’apprentissage appliquées aux SSNN sont discutées, en mettant l’accent sur leur capacité à modéliser des systèmes dynamiques complexes. Enfin, la partie applicative du mémoire se concentre sur l’identification de systèmes linéaires et non linéaires, démontrant la pertinence et l’efficacité des SSNN dans la modélisation et le contrôle des systèmes réels.
روابط وملفات
التعريف والنوع
- رقم الوثيقة
- 012bfeab-5f3a-458f-936e-8704eda4313b
- رقم العقد
- 0
- نوع الوسائط
- Crawler
- نوع المحتوى
- الرسائل العلمية
- صيغة المصدر
- ماستر (LMD)
- نوع الملف
- pdf image
- أسماء الملفات
- 778751_1.pdf
بيانات النشر
- ألقاب المؤلفين
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- اللغة
- French
المصدر والدورية
- اسم المصدر
- Réseaux de neurones à espace d’état pour l’identification des systèmes dynamiques
المحتوى والصفحات
- عدد الصفحات
- 0
- كلمات الباحثين
- Systèmes non linéaires.
إشراف وإعداد
- الإشراف
- Karima Amoura
- الإعداد
- Hichem Amoura , Malik Achab
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