Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement
Université de Béjaia - Abderrahmane Mira
Affiliation
Département Electronique
Auteur
ZAHIR, Asradj
Directeur de thèse
D, Aissani (Professeur)
Filière
Electronique
Diplôme
Magister
Titre
Identification des systemes non lineaires par les reseaux de neurones
Mots clés
Reseaux de neurones : Algorithmes genetiques : Lineaire
Résumé
Les réseaux de neurones artificiels constituent l’un des outils les plus performants de l’Intelligence Artificielle. Ces réseaux possèdent des caractéristiques intéressantes telles que la modélisation de fonctions non linéaires, le traitement parallèle, l’apprentissage,…. Ces caractéristiques font qu’ils sont des candidats idéaux pour l’identification des systèmes non linéaires. Cependant, l’utilisation des réseaux de neurones entraîne des inconvénients tels que : difficultés lors de l’apprentissage de systèmes hautement complexes et la lenteur de l’algorithme de rétro- propagation. Face à ces inconvénients, on s’est tourné vers l’application des algorithmes génétiques pour entraîner les réseaux de neurones et optimiser leurs structures. Dans ce travail, on a surmonté la difficulté d’entraînement en utilisant les algorithmes génétiques, appliqués à trois types de réseaux de neurones, à savoir : réseaux multi-couches (MLP), réseaux à mémoire et réseaux récurrents à temps discret (DTRNN). Les résultats théoriques sont validés sur un exemple académique puis sur le modèle onduleur-MLI-machine asynchrone.
Date de soutenance
2009
Cote
621.3M/23
Pagination
93 f.
Illusatration
tabl., fig.
Format
30 cm
Notes
Bibliogr. 91 f.
Statut
Soutenue