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https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/1954
Titre: | Classification neuro-floue pour l’identification des défaillances |
Auteur(s): | Benkouider, Mounir Brahim, Walid |
Mots-clés: | Classification, Réseaux de neurones artificiels, Logique floue, Neuro-flou, NEFCLASS. |
Date de publication: | 2015 |
Editeur: | Univ Blida1 |
Résumé: | Lorsque la surveillance des défauts des systèmes industriels est réalisée avec efficacité. Elle permet de détecter de façon précoce une dégradation, qui est un moyen important pour contribuer à un gain de productivité. Sa vocation principale est de détecter et de classer une éventuelle défaillance du processus. L’utilisation des techniques d’intelligence artificielle, ramène la classification, partie du diagnostic, à un niveau d’automatisation très élevé. La combinaison entre les différentes sortes de ces techniques offres des possibilités d’amélioration des performances de ces classificateurs de données en général. Mots clés :, Classification, Réseaux de neurones artificiels, Logique floue, Neuro-flou, NEFCLASS. |
Description: | 4.621.1.289 ; 95 p 30 cm |
URI/URL: | http://di.univ-blida.dz:8080/xmlui/handle/123456789/1954 |
Collection(s) : | Mémoires de Master |
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