Entrainement des réseaux de neurones MLP par l’algorithme PSO

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dc.contributor.authorBouchia, Atra
dc.contributor.authorDerradji, Boutheina
dc.contributor.authorOurzifi, Ouafa
dc.date.accessioned2023-10-04T10:27:59Z
dc.date.available2023-10-04T10:27:59Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractLes algorithmes d’optimisation par essaim de particules forment une classe des méta-heuristiques récemment proposée pour les problèmes d'optimisation. Elles s’inspirent des comportements collectifs d’essaim d’oiseaux et de poissons dans leurs déplacements particulièrement ordonnés. Les réseaux de neurones considérés source d’intelligence artificielle. Associer entre ces deux éléments importants consiste à optimiser les réseaux de neurones par PSO pour minimiser l’effort de traitement de ces derniers, afin de leur permettre une large variété de problèmes complexes dans la littérature. Pour cela nous proposons un algorithme d’adaptation de la PSO aux réseaux de neurones MLP.ar
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/16896
dc.language.isofrar
dc.publisherUniversité d'Oum El Bouaghiar
dc.subjectRéseaux de neurones MLP; l’algorithme PSOar
dc.subjectar
dc.titleEntrainement des réseaux de neurones MLP par l’algorithme PSOar
dc.typeThesisar
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قسم الهندسة الكهربائية