Etude et Modélisation de Déclin de Potentiel de Surface par les Réseaux de Neurones
| dc.contributor.author | KASRI Souad | |
| dc.date.accessioned | 2023-04-12T08:58:12Z | |
| dc.date.available | 2023-04-12T08:58:12Z | |
| dc.date.issued | 2010 | |
| dc.description.abstract | a modélisation du déclin de potentiel de surface par la technologie des réseaux de n neurones artificiels (RNA) sert principalement à prédire le potentiel du polyéthylène téréphttértéréphtalate (PET) afin d‟améliorer la tenue de ce dernier qui a put être perturbée par différentes contraintes (température, humidité, tension…….etc.) qu‟un isolant peut les rencontré durant son fonctionnement, en effet la température et l‟humidité ont un rôle très important dans l‟évolution du processus d‟écoulement de charges à la surface du (PET). Ces deux paramètres ne contribuent pas de la même manière dans le mécanisme de neutralisation des charges déposées en surface. La température intervient en accélérant ce processus tandis que l‟humidité contribue beaucoup plus à son accentuation. La technique des RNA est apparue récemment, elle consiste à prendre l‟information comme un ensemble d‟exemples qui serviront de base d‟apprentissage à un réseau de neurones artificiels. Les avantages des réseaux de neurones étant leur capacité d‟apprentissage et de généralisation ainsi que leur architecture les rendant très intéressants pour leur implantation sur machine neuronale. Donc le but de ce travail vise à remonter à des informations climatiques et géométriques selon une approche statistique basée sur le concept des (RNA). Ces derniers constituent une famille d‟outils de modélisation statistique supposés reproduire les capacités d‟apprentissage et de reconnaissance du cerveau et sont parfois décrits comme un concept d‟intelligence artificielle. Une banque de données statistiques a été constituée et a permis d‟entraîner un RNA apte à prédire le déclin de potentiel de surface de PET a partir d‟une architecture à quatre entrées, une couche cachée à quatre neurones et une sortie. L‟outil ainsi développé est finalement mis à l‟épreuve sur une base de test. | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-annaba.dz//handle/123456789/2526 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.title | Etude et Modélisation de Déclin de Potentiel de Surface par les Réseaux de Neurones | |
| dc.type | Thesis | |
| dspace.entity.type |