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Auteur Fariza Oudiai |
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Ajouter le résultat dans votre panier Faire une suggestion Affiner la recherche Interroger des sources externesCommande tolérante aux défauts / Fariza Oudiai (2012)
Titre : Commande tolérante aux défauts : Application à la machine asynchrone Type de document : theses et memoires Auteurs : Fariza Oudiai, Auteur ; Remaki Lynda, Auteur ; Nadia Djeghali, Directeur de thèse Editeur : Tizi Ouzou : UMMTO.FGEI Année de publication : 2012 Importance : 81 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Commande tolérante au défaut Méthode de diagnostic Machine asynchrone Commande robuste par backstepping . Résumé : Le travail présenté dans ce mémoire porte sur la synthèse d’une commande tolérante aux défauts pour la machine asynchrone.
La modélisation de la machine asynchrone en absence et en présence de défauts a été abordée afin d’obtenir un modèle qu’on a utilisé dans les simulations et dans le calcul des lois de commande.
La commande tolérante aux défauts élaborée est composée d’une commande nominale par backsteppingEn ligne : https://dl.ummto.dz/bitstream/handle/ummto/7299/OudiaiFariza_RemakiL.pdf?sequenc [...] Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=25294 Commande tolérante aux défauts : Application à la machine asynchrone [theses et memoires] / Fariza Oudiai, Auteur ; Remaki Lynda, Auteur ; Nadia Djeghali, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : UMMTO.FGEI, 2012 . - 81 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : Commande tolérante au défaut Méthode de diagnostic Machine asynchrone Commande robuste par backstepping . Résumé : Le travail présenté dans ce mémoire porte sur la synthèse d’une commande tolérante aux défauts pour la machine asynchrone.
La modélisation de la machine asynchrone en absence et en présence de défauts a été abordée afin d’obtenir un modèle qu’on a utilisé dans les simulations et dans le calcul des lois de commande.
La commande tolérante aux défauts élaborée est composée d’une commande nominale par backsteppingEn ligne : https://dl.ummto.dz/bitstream/handle/ummto/7299/OudiaiFariza_RemakiL.pdf?sequenc [...] Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=25294 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAST.AUTO.25-12/2 MAST.AUTO.25-12 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / FGE Master en Automatique Disponible MAST.AUTO.25-12/1 MAST.AUTO.25-12 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / FGE Master en Automatique Disponible Les abonnés qui ont emprunté ce document ont également emprunté :
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Titre : Segmentation d'images médicales par la procédure Mean -Shift Type de document : theses et memoires Auteurs : Fariza Oudiai, Auteur ; Amedjkane Souhila, Auteur ; Sadia Alkama (ép. Hammouche), Directeur de thèse Editeur : Tizi Ouzou : UMMTO.FGEI Année de publication : 2010 Importance : 59 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Segmentation d’image Mean-Shift Histogramme Classification non supervisée . Résumé : Le domaine de l’imagerie médical s’est très largement développé et généralisé
ces dernières années. Il est rare qu’un médecin pose un diagnostic sans avoir recours Ã
une image médicale. Pour certaines pathologies, le recours à ces images est même
décisif, et les techniques d'imagerie médicale sont diverses, cependant, les images
obtenus par ces techniques et servant à élaborer des diagnostics médicales ne sont pas
toujours aussi précises et fiables qu'elles doivent l’être. C’est pourquoi, nous
proposons, dans ce mémoire, d’appliquer la technique de classification non supervisée
Mean-Shift pour la segmentation des images médicales. Ainsi pour ce faire nous
commençons par détecter les modes de ces images en appliquant la procédure Mean-
shift dans le domaine joint, par suite nous proposons une méthode basée sur
l’histogramme qui sera détaillée dans le chapitre III pour le regroupement de ces
modes.En ligne : https://dl.ummto.dz/bitstream/handle/ummto/8033/AmedjkaneSouhila_OudiaiFariza.pd [...] Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=26665 Segmentation d'images médicales par la procédure Mean -Shift [theses et memoires] / Fariza Oudiai, Auteur ; Amedjkane Souhila, Auteur ; Sadia Alkama (ép. Hammouche), Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : UMMTO.FGEI, 2010 . - 59 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : Segmentation d’image Mean-Shift Histogramme Classification non supervisée . Résumé : Le domaine de l’imagerie médical s’est très largement développé et généralisé
ces dernières années. Il est rare qu’un médecin pose un diagnostic sans avoir recours Ã
une image médicale. Pour certaines pathologies, le recours à ces images est même
décisif, et les techniques d'imagerie médicale sont diverses, cependant, les images
obtenus par ces techniques et servant à élaborer des diagnostics médicales ne sont pas
toujours aussi précises et fiables qu'elles doivent l’être. C’est pourquoi, nous
proposons, dans ce mémoire, d’appliquer la technique de classification non supervisée
Mean-Shift pour la segmentation des images médicales. Ainsi pour ce faire nous
commençons par détecter les modes de ces images en appliquant la procédure Mean-
shift dans le domaine joint, par suite nous proposons une méthode basée sur
l’histogramme qui sera détaillée dans le chapitre III pour le regroupement de ces
modes.En ligne : https://dl.ummto.dz/bitstream/handle/ummto/8033/AmedjkaneSouhila_OudiaiFariza.pd [...] Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=26665 Réservation
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