ETUDEETOPTIMISATIONDES PERFORMANCESD’ENERGIE DE STOCKAGE D’UNCONDENSATEUR PLANABASEDESRESEAUXDE NEURONES.
| dc.contributor.author | Laidi, Yassine | |
| dc.contributor.author | Djenainia, Yazid | |
| dc.contributor.author | MIMEN, Bakhti | |
| dc.date.accessioned | 2022-05-17T09:57:01Z | |
| dc.date.available | 2022-05-17T09:57:01Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description.abstract | Les réseaux de neurones constituent un outil de l’intelligence artificielle. Ils offrent des solutions très performantes pour le diagnostic des procédés industriels aussi dans les domaines des électroniques. Ces réseaux se manifestent sous forme de plusieurs architectures. L’application de chacune de ces architectures présente des points forts et des points faibles. Ce document constitue un état de l’art concernant le diagnostic statique avec les réseaux de neurones. Nous présentons, dans ce document, Comment on peut optimiser et étudier les caractéristiques d’un condensateur en se basant une recherche générale sur les RNA les plus utilisées en diagnostic statique, à savoir le perceptron simple les perceptrons multicouches, et la rétro-propagation. | fr |
| dc.identifier.citation | Instrumentation | fr |
| dc.identifier.govdoc | M120253 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/2616 | |
| dc.language.iso | fr | fr |
| dc.relation.ispartofseries | MF 4665; | |
| dc.subject | Condensateur | fr |
| dc.subject | prédiction | fr |
| dc.subject | perceptron multicouche | fr |
| dc.subject | condensateur plan | fr |
| dc.subject | réseaux de neurones | fr |
| dc.subject | rétro propagation | fr |
| dc.subject | classification | fr |
| dc.subject | Energie | fr |
| dc.title | ETUDEETOPTIMISATIONDES PERFORMANCESD’ENERGIE DE STOCKAGE D’UNCONDENSATEUR PLANABASEDESRESEAUXDE NEURONES. | fr |
| dc.type | Memoire | fr |
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