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ETUDEETOPTIMISATIONDES PERFORMANCESD’ENERGIE DE STOCKAGE D’UNCONDENSATEUR PLANABASEDESRESEAUXDE NEURONES.

dc.contributor.authorLaidi, Yassine
dc.contributor.authorDjenainia, Yazid
dc.contributor.authorMIMEN, Bakhti
dc.date.accessioned2022-05-17T09:57:01Z
dc.date.available2022-05-17T09:57:01Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractLes 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.citationInstrumentationfr
dc.identifier.govdocM120253
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/2616
dc.language.isofrfr
dc.relation.ispartofseriesMF 4665;
dc.subjectCondensateurfr
dc.subjectprédictionfr
dc.subjectperceptron multicouchefr
dc.subjectcondensateur planfr
dc.subjectréseaux de neuronesfr
dc.subjectrétro propagationfr
dc.subjectclassificationfr
dc.subjectEnergiefr
dc.titleETUDEETOPTIMISATIONDES PERFORMANCESD’ENERGIE DE STOCKAGE D’UNCONDENSATEUR PLANABASEDESRESEAUXDE NEURONES.fr
dc.typeMemoirefr

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