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U.M.M.TO. F.G.E.I
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Ajouter le résultat dans votre panier Faire une suggestion Affiner la recherche Interroger des sources externesContribution au diagnostic et à la commande tolérante aux fautes par l’approche ensembliste / Hocine Oubabas (2019)
Titre : Contribution au diagnostic et à la commande tolérante aux fautes par l’approche ensembliste Type de document : theses et memoires Auteurs : Hocine Oubabas ; Said Djennoune, Directeur de thèse Editeur : Tizi-Ouzou : U.M.M.TO. F.G.E.I Année de publication : 2019 Importance : 169 p. Présentation : ill. Format : 30 cm Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Arithmétique des intervalles Observateur intervalle Diagnostic Génération de résidus Commande tolérante aux fautes Mode glissant Observateurs linéaire et non linéaire. Résumé : Cette thèse traite le problème de mise en œuvre de techniques performantes et robustes de diagnostic et de commande tolérante aux fautes par l'approche ensembliste, en vue d'augmenter la fiabilité et la sûreté de fonctionnement des systèmes à paramètres incertains. Les travaux s'appuient sur l'arithmétique des intervalles. Nous proposons des méthodes originales et constructives de conception d'observateurs robustes à convergence globale pour une classe de systèmes linéaires et non linéaires. Elles sont basées sur l'observateur à mode glissant d'ordre 1 et la théorie des intervalles. A partir de ces résultats, des méthodes pour la génération de résidus sont proposées pour résoudre le problème de la détection de défaut et de commande tolérante aux défauts. Les comportements des résidus en présence ou en l'absence de défauts sont analytiquement étudiés. En ligne : D:\CD THESES 2019\DOC.AUTO\OUBABAS HOCINE.PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=35140 Contribution au diagnostic et à la commande tolérante aux fautes par l’approche ensembliste [theses et memoires] / Hocine Oubabas ; Said Djennoune, Directeur de thèse . - Tizi-Ouzou (Tizi-Ouzou) : U.M.M.TO. F.G.E.I, 2019 . - 169 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : Arithmétique des intervalles Observateur intervalle Diagnostic Génération de résidus Commande tolérante aux fautes Mode glissant Observateurs linéaire et non linéaire. Résumé : Cette thèse traite le problème de mise en œuvre de techniques performantes et robustes de diagnostic et de commande tolérante aux fautes par l'approche ensembliste, en vue d'augmenter la fiabilité et la sûreté de fonctionnement des systèmes à paramètres incertains. Les travaux s'appuient sur l'arithmétique des intervalles. Nous proposons des méthodes originales et constructives de conception d'observateurs robustes à convergence globale pour une classe de systèmes linéaires et non linéaires. Elles sont basées sur l'observateur à mode glissant d'ordre 1 et la théorie des intervalles. A partir de ces résultats, des méthodes pour la génération de résidus sont proposées pour résoudre le problème de la détection de défaut et de commande tolérante aux défauts. Les comportements des résidus en présence ou en l'absence de défauts sont analytiquement étudiés. En ligne : D:\CD THESES 2019\DOC.AUTO\OUBABAS HOCINE.PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=35140 Réservation
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Titre : Contribution à la reconnaissance automatique de caractères numériques Type de document : theses et memoires Auteurs : Malika Ait Aider ; Kamal Hammouche, Directeur de thèse Editeur : Tizi-Ouzou : U.M.M.TO. F.G.E.I Année de publication : 2019 Importance : 132 p. Présentation : ill. Format : 30 cm Note générale : Bibloigr. Langues : Français Mots-clés : Reconnaissance des chiffres manuscrits Ondelettes SVM Réseaux de neurones convolutifs HOG ACP Ecriture manuscrite Résumé : Cette thèse est consacrée à la reconnaissance des chiffres manuscrits isolés en s'appuyant principalement sur la Transformée en Ondelettes Discrète (TOD), le classifieur Machine à Vecteurs de Support (SVM) et les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN). Quatre contributions sont apportées:
La première porte sur le choix du type de l'Ondelette et des sous-bandes images générées par la TOD qui conviennent le mieux à la discrimination des chiffres manuscrits.
La seconde s'est basée sur l'étude comparative de plusieurs techniques de caractérisation des chiffres manuscrits. Cette étude nous a permis alors de mettre en place une méthode d'extraction de caractéristiques associant la TOD à une technique basée sur les Histogrammes de Gradients Orientés (HOG). Toutefois, les caractéristiques dégagées restent impertinentes, nombreuses voire redondantes. Afin de surmonter cette difficulté; nous avons développé une technique de réduction et de sélection de caractéristiques qui combine l'Analyse en Composantes Principales (ACP) et la méthode de Sélection Séquentielle Ascendante (SFS).
La quatrième et majeure contribution consiste en la suggestion d'un Réseau de Neurones Convolutif (CNN) permettant d'extraire des caractéristiques multiéchelles par apprentissage. Ce dernier combine le CNN standard; le classifieur SVM et la Transformée en Ondelettes.En ligne : D:\CD THESES 2019\DOC.AUTO\AIT AIDER MALIKA.PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=35141 Contribution à la reconnaissance automatique de caractères numériques [theses et memoires] / Malika Ait Aider ; Kamal Hammouche, Directeur de thèse . - Tizi-Ouzou (Tizi-Ouzou) : U.M.M.TO. F.G.E.I, 2019 . - 132 p. : ill. ; 30 cm.
Bibloigr.
Langues : Français
Mots-clés : Reconnaissance des chiffres manuscrits Ondelettes SVM Réseaux de neurones convolutifs HOG ACP Ecriture manuscrite Résumé : Cette thèse est consacrée à la reconnaissance des chiffres manuscrits isolés en s'appuyant principalement sur la Transformée en Ondelettes Discrète (TOD), le classifieur Machine à Vecteurs de Support (SVM) et les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN). Quatre contributions sont apportées:
La première porte sur le choix du type de l'Ondelette et des sous-bandes images générées par la TOD qui conviennent le mieux à la discrimination des chiffres manuscrits.
La seconde s'est basée sur l'étude comparative de plusieurs techniques de caractérisation des chiffres manuscrits. Cette étude nous a permis alors de mettre en place une méthode d'extraction de caractéristiques associant la TOD à une technique basée sur les Histogrammes de Gradients Orientés (HOG). Toutefois, les caractéristiques dégagées restent impertinentes, nombreuses voire redondantes. Afin de surmonter cette difficulté; nous avons développé une technique de réduction et de sélection de caractéristiques qui combine l'Analyse en Composantes Principales (ACP) et la méthode de Sélection Séquentielle Ascendante (SFS).
La quatrième et majeure contribution consiste en la suggestion d'un Réseau de Neurones Convolutif (CNN) permettant d'extraire des caractéristiques multiéchelles par apprentissage. Ce dernier combine le CNN standard; le classifieur SVM et la Transformée en Ondelettes.En ligne : D:\CD THESES 2019\DOC.AUTO\AIT AIDER MALIKA.PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=35141 Réservation
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