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Auteur Sarah Fentazi |
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Ajouter le résultat dans votre panier Faire une suggestion Affiner la recherche Interroger des sources externesModélisation des systèmes chaotiques à base des réseaux de neurones artificiels / Sarah Fentazi (2020)
Titre : Modélisation des systèmes chaotiques à base des réseaux de neurones artificiels : système de Lorenz, l’équation logistique Type de document : theses et memoires Auteurs : Sarah Fentazi ; Ferhati Souad ; Mohammed Amin Khelifa, Directeur de thèse Editeur : Tizi-Ouzou : U.M.M.T.O Année de publication : 2020 Importance : 53 p. Présentation : ill. Format : 30 cm Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Réseaux de neurones systèmes chaotiques Modélisation Système du Lorenz Equation logistique Résumé : L'industrie moderne a besoin d'obtenir les meilleurs résultats pour la modélisation et la commande des systèmes. Dans ce mémoire, nous avons développé une technique basée sur les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), pour la conception du modèle. Les RNA présentent plusieurs avantages tels que l'approximation globale des solutions, qui peut fournir des solutions efficaces aux problèmes de modélisation et de contrôle des systèmes non linéaires chaotiques. Les résultats des simulations, de modélisation, nous permettent de conclure que la technique utilisée est très précise, par rapport à des techniques semblables existant dans la littérature. En ligne : D:\CD THESES 2020\MAST.ELN\FENTAZI SARAH; FERHATI SOUAD.PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=35303 Modélisation des systèmes chaotiques à base des réseaux de neurones artificiels : système de Lorenz, l’équation logistique [theses et memoires] / Sarah Fentazi ; Ferhati Souad ; Mohammed Amin Khelifa, Directeur de thèse . - Tizi-Ouzou (Tizi-Ouzou) : U.M.M.T.O, 2020 . - 53 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : Réseaux de neurones systèmes chaotiques Modélisation Système du Lorenz Equation logistique Résumé : L'industrie moderne a besoin d'obtenir les meilleurs résultats pour la modélisation et la commande des systèmes. Dans ce mémoire, nous avons développé une technique basée sur les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), pour la conception du modèle. Les RNA présentent plusieurs avantages tels que l'approximation globale des solutions, qui peut fournir des solutions efficaces aux problèmes de modélisation et de contrôle des systèmes non linéaires chaotiques. Les résultats des simulations, de modélisation, nous permettent de conclure que la technique utilisée est très précise, par rapport à des techniques semblables existant dans la littérature. En ligne : D:\CD THESES 2020\MAST.ELN\FENTAZI SARAH; FERHATI SOUAD.PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=35303 Réservation
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