Etablissement Université 8 mai 1945 de Guelma Affiliation Département de Génie Electrique Auteur NEMISSI, Mohamed Directeur de thèse Prof.

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Etablissement Université 8 mai 1945 de Guelma Affiliation Département de Génie Electrique Auteur NEMISSI, Mohamed Directeur de thèse Prof.

Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement Université 8 mai 1945 de Guelma Affiliation Département de Génie Electrique Auteur NEMISSI, Mohamed Directeur de thèse Prof. SERIDI Hamid (Professeur) Filière Electronique Diplôme Doctorat Titre Thème : Classification et reconnaissance des formes par algorithmes hybrides Mots clés Classification .reconnaissance .formes .algorithmes .hybrides. Résumé Les travaux de recherche menés dans cette thèse s’attachent à la classification par les systèmes neuronaux, les systèmes mutli-réseaux de neurones et les systèmes neuro-flous. Plus précisément, nous nous intéressons à l’amélioration des performances de l’apprentissage par la Retro-propagation. Nous proposons à cet égard une nouvelle méthode de classification : la classification étiquetée, et introduisons trois modèles qui en résultent : le perceptron multicouche étiqueté, le classificateur neuro-flou étiqueté et les systèmes étiquetés multi-réseaux de neurones. La méthode proposée s’articule essentiellement sur l’ajout d’une caractéristique additionnelle, les étiquettes, à tous les exemples d’apprentissage, et à la réalisation de plusieurs tests pour classer les nouveaux exemples. L’idée de base consiste à simplifier l’entrainement en rendant les exemples d’apprentissage linéairement séparables, et à exploiter les propriétés des réseaux de neurones, notamment l’estimation des probabilités a posteriori, afin d’établir la décision finale. Date de soutenance Année 2009 Cote 621 Pagination 163 PAGES Illusatration relieure Format pdf Statut Traitée

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