Optimisation des réseaux de neurones MLP par l’algorithme hybride AG-RT pour le contrôle d’un système non linéaire
| dc.contributor.author | Merabti, Youcef | |
| dc.date.accessioned | 2019-01-17T06:24:03Z | |
| dc.date.available | 2019-01-17T06:24:03Z | |
| dc.date.issued | 2015 | |
| dc.description.abstract | Les Travaux présentés dans cette mémoire s’articulent, essentiellement, autour des principaux axes de la modélisation et de la commande par Reseau de neurone du type MLP pour des systèmes nonlinéaires ,et de montrer les capacités de la combinaison des métaheuristiques pour l’optimisation des réseaux de neurones. Le premier chapitre est consacré à la description des réseaux de neurones, les différentes architectures de réseaux et les méthodes d’apprentissages les plus utilisées. Le deuxième chapitre rappelle les principales notions théoriques des méthodes d’optimisation utilisées dans ce mémoire. Après avoir introduit les concepts de base concernant l’optimisation par les métaheuristiques, la méthode de recherche locale « la recherche Tabou », les algorithmes génétiques y sont décrits en détails. Dans le troisième chapitre, “ Résultats De Simulation ”, les résultats de simulation de l’algorithmes d’entraînement développés,et l’algorithme BP, appliqués sur un exemple de la littérature sont présentés, comparés et commentés | ar |
| dc.description.sponsorship | Ourzifi Ouarda | ar |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/8082 | |
| dc.language.iso | fr | ar |
| dc.publisher | Université Larbi Ben M'hidi | ar |
| dc.title | Optimisation des réseaux de neurones MLP par l’algorithme hybride AG-RT pour le contrôle d’un système non linéaire | ar |
| dc.type | Other | ar |