Etude et simulation d'un détecteur de gaz: Gaz du pétrole liquéfié GPL
| dc.contributor.author | Benferdi, Mostafa | |
| dc.date.accessioned | 2019-01-17T05:56:30Z | |
| dc.date.available | 2019-01-17T05:56:30Z | |
| dc.date.issued | 2014 | |
| dc.description.abstract | Dans ce travail nous avons présenté une contribution à l’étude et la modélisation du capteur TGS2610 en utilisant les réseaux de neurones artificielles optimisés par les algorithmes génétiques et réseaux de neurones Toolbox Matlab puis on fait une comparaison entre ces deux méthodes de modélisation. En premier lieu l’algorithme génétique composé de populations où chacune est un ensemble d’individus, et chaque individu représente un réseau de neurones, essaye de trouver le meilleur réseau représentant le meilleur modèle neuronale du capteur TGS2610 et ceci en minimisant l’erreur quadratique cumulée qui est la différence entre la sortie du modèle neuronale et des mesures expérimentales. Puis on entrer les paramètres expérimentale à RN Toolbox Matlab. Finalement on fait une comparaison entre les erreurs cumulées moyennes de ces types de modélisation pour voire le mieux type | ar |
| dc.description.sponsorship | Rahem Djamel | ar |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/8074 | |
| dc.language.iso | fr | ar |
| dc.publisher | Université Larbi Ben M'hidi | ar |
| dc.title | Etude et simulation d'un détecteur de gaz: Gaz du pétrole liquéfié GPL | ar |
| dc.type | Other | ar |