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http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/8179Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Hechchad, Ghalia | - |
| dc.contributor.author | Temdja, Ahlam | - |
| dc.date.accessioned | 2020-12-24T11:40:59Z | - |
| dc.date.available | 2020-12-24T11:40:59Z | - |
| dc.date.issued | 2020-11-08 | - |
| dc.identifier.uri | http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/8179 | - |
| dc.description | ill., Bibliogr. | fr_FR |
| dc.description.abstract | Dans le cadre de la révolution technologique et des innovations connues ces dernières années dans la majorité des domaines, et tenons compte l’encouragement de l’économie numérique et la technologie d’information par le gouvernement de notre pays en pensant à construire la nouvelle Algérie basée sur une infrastructure intelligente. L’objectif de ce travail est de créer un système de gestion de l’éclairage public qui permet à faire la prédiction de ses pannes, Pour atteindre notre but, nous avons collecté quelques concepts intéressants liés à notre étude, puis nous avons étudié l’apprentissage automatique et nous avons terminé par choisir le réseau bayésien comme l’idéale méthode. Nous avons créé une application web qui permet la gestion de l’éclairage public et qui aide à prédire des pannes de l’éclairage public, Les expériences menées sur la solution proposées ont achevés des résultats satisfaisants. Mots clés : l’éclairage public, maintenance préventive, l’apprentissage automatique, réseau bayésien. | fr_FR |
| dc.language.iso | fr | fr_FR |
| dc.publisher | Université Blida 1 | fr_FR |
| dc.subject | l’éclairage public | fr_FR |
| dc.subject | maintenance préventive | fr_FR |
| dc.subject | l’apprentissage automatique | fr_FR |
| dc.subject | réseau bayésien | fr_FR |
| dc.title | Maintenance préventive de l’éclairage public | fr_FR |
| dc.type | Thesis | fr_FR |
| Appears in Collections: | Mémoires de Master | |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Temdja Ahlam et Hechchad Ghalia.pdf | 2,45 MB | Adobe PDF | View/Open |
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