MODELISATION ET DIAGNOSTIQUE DES SYSTEMES NON-LINEAIRES : Une approche par Analyse en Composantes Principales et Carte Topologique de Kohonen
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Date
2011
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Abstract
Pour étudier, résumer, représenter des données multidimensionnelles comprenant à la fois des
variables quantitatives (à valeurs continues réelles) et qualitatives (discrètes, ordinales ou
nominales), nous avons mis à notre disposition deux méthodes de traitement de ces données
qui sont : l‟Analyse en Composantes Principales (ACP), et une méthode neuronale basée sur
l‟utilisation des cartes de Kohonen. Ces deux techniques sont destinées généralement pour la
classification des données. Dans notre cas, nous les avons utilisés pour faire de la détection et
de la localisation des défauts. Nous avons démontré dans la suite de notre travail, comment on
peut se servir de ces deux techniques pour représenter les données multidimensionnelles,
détecter et localiser les défauts dans ces données.
Les résultats de test obtenus montrent l‟efficacité du choix adopté. L‟utilisation de la
démarche ainsi retenue, constitue une voie prometteuse pour les systèmes d‟aide au diagnostic.