Université Blida 1

Classification neuro-floue pour l’identification des défaillances

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dc.contributor.author Benkouider, Mounir
dc.contributor.author Brahim, Walid
dc.date.accessioned 2019-11-04T07:24:51Z
dc.date.available 2019-11-04T07:24:51Z
dc.date.issued 2015
dc.identifier.uri http://di.univ-blida.dz:8080/xmlui/handle/123456789/1954
dc.description 4.621.1.289 ; 95 p 30 cm fr_FR
dc.description.abstract 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. fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.publisher Univ Blida1 fr_FR
dc.subject Classification, Réseaux de neurones artificiels, Logique floue, Neuro-flou, NEFCLASS. fr_FR
dc.title Classification neuro-floue pour l’identification des défaillances fr_FR


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