Réseaux de neurones artificiels

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Réutilisation des eaux usées dans un système d’épuration: modélisation par les réseaux de neurones artificiels

Réutilisation des eaux usées dans un système d’épuration: modélisation par les réseaux de neurones artificiels

La biologie a apporté un grand nombre d'informations sur le fonctionnement du cerveau, des neurones... Des mathématiciens ont alors tenté de reproduire le fonctionnement du cerveau en intégrant ces connaissances en biologie dans des programmes informatiques, et en leur donnant la possibilité d'apprendre. Les réseaux de neurones artificiels trouvent actuellement des applications variées dans le domaine des sciences et technologies [7]. Cependant, les réseaux de neurones artificiels ont la dynamique et la possibilité de lire les données expérimentales de l’environnement réel et sont par conséquent capable de résoudre les systèmes complexes des processus biophysiques.
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Application des réseaux de neurones artificiels au diagnostic des défauts des machines tournantes

Application des réseaux de neurones artificiels au diagnostic des défauts des machines tournantes

Ce chapitre a été consacré, à la présentation d'un état d'art de l'application des réseaux de neurones artificiels pour le diagnostic des machines tournantes. Après avoir introduit leur concept de base, nous avons présenté une synthèse bibliographique de quelques travaux sur l'application des réseaux de neurones pour le diagnostic et la détection des défauts dans les machines tournantes. Les réseaux de neurones ont alors une large utilisation dans la maintenance industrielle. Différents types de réseaux sont utilisés, et la classification des différents états des machines peut être réalisée soit à partir des caractéristiques des signaux réels prélevés des machines, soit à partir des signaux simulés générés par des modèles. Cependant, pour exploiter un système capable de faire un diagnostic précoce, il reste à bien choisir les données d’apprentissage et du test, ainsi que le type et les paramètres du réseau. Il existe différentes techniques pour optimiser la structure du réseau ainsi que le nombre de signaux d’apprentissage.
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Estimation de l’énergie d’un capteur solaire en utilisant les réseaux de neurones artificiels

Estimation de l’énergie d’un capteur solaire en utilisant les réseaux de neurones artificiels

Mot clés : L’énergie solaire, Réseaux de neurones artificiels (ANN), entrainement, teste, MLP. Abstract It is inconceivable to size, design and model a solar energy system without having access to meteorological and more particularly solar data of the site of implantation. These data are often not available and it is important to have effective methods to estimate them. This is the object in this work, we study the possibility of estimating the energy of a solar collector using a network of artificial neurons (ANN) multilayer MLP. The data to be used collected at a measurement station installed at URER.MS Adrar over a period of time, whatever data must be used to drive the network and others for testing. In fact a comparison between the two and discusses the results.
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Prévision de la sécheresse par réseaux de neurones  artificiels et séries chronologiques d'indices de sécheresse

Prévision de la sécheresse par réseaux de neurones artificiels et séries chronologiques d'indices de sécheresse

IV.5.1. Avantages des réseaux de neurones artificiels : Récemment, les réseaux de neurones artificiels sont appliqués en modélisation météorologique, agro écologique et hydrologique ; la plupart de publications éditées dans la littérature concernent l’estimation, la prédiction et la classification. Les applications de RNA sont rapidement diffusées vu leurs caractéristiques fonctionnelles, qui fournissent de nombreux avantages par rapport aux approches analytiques traditionnelles. (Demetris, 2007). 1. Les réseaux de neurones artificiels deviennent populaires ces dernières années, cette popularité peut être attribuée à leur apparente facilité d'utilisation. Comme pour d'autres modèles dits « boîtes noires » et contrairement aux modèles « conceptuels » la construction d'un modèle pour une étude de cas particulier ne demande pas d'analyse détaillée et de compréhension des relations entre variables de forçage et variables dépendantes. Ce sont les algorithmes d'apprentissage (de calage) des réseaux qui analyseront automatiquement ces relations. D'autre part, comme les fonctions polynomiales, et contrairement au modèle linéaire, les réseaux de neurones sont des interpolateurs universels (universel approximators) ce qui veut dire qu’ils sont capables d’approcher n’importe quelle fonction continue et ceci quel que soit le niveau d'approximation souhaité (Hornick et al., 1989 in Eric, 2000).
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Application des réseaux de neurones artificiels pour  la classification automatique des tissus mammaires

Application des réseaux de neurones artificiels pour la classification automatique des tissus mammaires

1 Le cancer du sein est un problème de santé publique. La prolifération de cette maladie à pousser les chercheurs à développer des techniques d’aide au diagnostic. L'imagerie médicale constitue une technique importante pour assurer une qualité meilleure du diagnostic clinique. Reste le problème de la qualité de l'interprétation de l'image médicale. Les programmes de dépistage organisés du cancer du sein, conduit à une augmentation du nombre d’images médicales a interprété et les besoins de qualité en matière de santé publique rendent obligatoire le recours aux systèmes d’aide au diagnostic (SAD) par ordinateur. On propose un système à base de réseau de neurones artificiels capables de détecter la présence ou non d’anomalie sur une mammographie. Cependant, la qualité de l’interprétation d’une mammographie reste variable. Une des caractéristiques importantes de l’anatomie et de la physiologie du sein est la densité du tissu mammaire. La densité est importante pour deux raisons principales : premièrement, la densité mammaire accrue est associée à une diminution de la sensibilité de la mammographie pour la détection du cancer du sein (Sch 76). Deuxièmement, la densité du sein est l’un des plus importants facteurs de risque connus pour le cancer du sein (Pre 70) ; (Byd 14) .Pour toutes ces raisons, le classement automatique de la densité des tissus est un processus important dans le diagnostic. Dans cette étude, nous décrivons une méthode pour la classification de la densité globale du sein en utilisant les réseaux de neurones artificiels, cette approche nécessite une étape de prétraitement. Ensuite on utilise un système à base de réseau de neurones artificiels capable de détecter la présence ou non d’anomalie dans un tissu mammaire. La validité de notre méthode est démontrée en utilisant 180 mammographies de la base de données mini- MIAS.
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Modèles prédictifs et adaptatifs pour la gestion énergétique du bâtiment résidentiel individuel : réseaux de neurones artificiels basés sur les données usuellement disponibles

Modèles prédictifs et adaptatifs pour la gestion énergétique du bâtiment résidentiel individuel : réseaux de neurones artificiels basés sur les données usuellement disponibles

Résumé : L’utilisation de régulation prédictive permet de diminuer la consommation d’énergie des bâtiments résidentiels sans diminuer le confort de l’habitant. C’est dans ce but que la société BoostHeat développe une chaudière thermodynamique à grande efficacité énergétique. La production simultanée de l’eau chaude sanitaire (ECS) et du chauffage permet de nombreuses stratégies de régulation pour en optimiser les performances. L’utilisation de régulations prédictives permet d’anticiper les besoins énergétiques, de prendre en compte l’impact de l’inertie du bâtiment sur la température intérieure et ainsi de faire des choix de gestion de productions minimisant la consommation énergétique. Les modèles utilisés aujourd’hui dans les régulations prédictives sont contraignants. En effet, ces modèles nécessitent de grandes quantités de données, soit sur un échantillon représentatif de bâtiments, soit sur chaque bâtiment modélisé. Ils peuvent également avoir besoin d’études détaillées sur le bâtiment, les occupants et leurs habitudes de consommation. Afin de permettre à la société BoostHeat d’utiliser une régulation prédictive sur sa chaudière sans passer par une étape complexe de modélisation à chaque installation de chaudière, nous proposons des modèles adaptatifs utilisant les informations communément disponibles sur une installation classique. Nous choisissons de développer des réseaux de neurones artificiels pour la prédiction d’une part des consommations d’ECS et d’autre part de la température intérieure du bâtiment. Les réseaux de neurones artificiels sont déjà utilisés pour modéliser les consommations énergétiques d’un bâtiment spécifique, cependant nos modèles sont génériques et s’adaptent automatiquement au bâtiment dans lequel la chaudière est installée. Plusieurs modèles sont développés afin d’étudier l’impact du choix des entrées, des quantités de données d’apprentissage et de l’architecture du réseau de neurones artificiels sur la qualité de la prédiction. Les modèles de prédiction de consommation d’ECS ainsi réalisés sont testés sur trois cas expérimentaux alors que les modèles de prédiction de température intérieure sont testés sur deux cas expérimentaux et cent-vingt cas simulés. Cela permet de tester leur adaptation à l’ensemble du parc immobilier français. Nous montrons, pour la prédiction de consommation d’ECS comme pour la prédiction de température intérieure, que deux semaines de données collectées suffisent à une bonne adaptation des modèles à un cas spécifique. Le modèle le plus performant pour la prédiction de consommation d’eau chaude sanitaire a uniquement besoin des consommations des instants précédents. Le modèle de prédiction de température intérieure a de meilleures performances sur les bâtiments les moins isolés. Les résultats obtenus sont prometteurs pour l’application des régulations prédictives à grande échelle.
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Commande vectorielle par réseaux de neurones artificiels d'un moteur asynchrone

Commande vectorielle par réseaux de neurones artificiels d'un moteur asynchrone

f (III.6) III.2.3.5 Réseaux de Neurones Artificiels Un RNA est un ensemble de neurones formels (d'unités de calcul simples, de nœuds processeurs) associés en couches (ou sous-groupes) et fonctionnant en parallèle. Dans un réseau, chaque sous-groupe fait un traitement indépendant des autres et transmet le résultat de son analyse au sous-groupe suivant. L'information donnée au réseau va donc se propager couche par couche. De la couche d'entrée à la couche de sortie, en passant soit par aucune, une ou plusieurs couches intermédiaires (dites couches cachées). Il est à noter qu'en fonction de l'algorithme d'apprentissage, il est aussi possible d'avoir une propagation de l'information à reculons ("back propagation"). Habituellement (excepté pour les couches d'entrée et de
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Modélisation de cellules de réseaux réflecteurs par réseaux de neurones artificiels

Modélisation de cellules de réseaux réflecteurs par réseaux de neurones artificiels

accès aux propriétés EM des cellules, particulièrement pour la synthèse finale. Plusieurs modèles comportementaux basés sur l’utilisation des réseaux de neurones artificiels (ANN) ont déjà été proposés pour réduire ces temps de calcul [4, 5]. Ces systèmes ne modélisent cependant que la phase et les erreurs observées dans les zones de résonnance sont fortes. L’algorithme proposé dans cette étude consiste à optimiser la complexité des différents ANN pour avoir la meilleure prédiction. Cette communication s’articule autour de deux parties distinctes. La cellule d’étude et l’algorithme de conception des ANN seront d’abord présentés, les performances seront ensuite détaillées.
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Évolution des principes de la conception des réseaux de neurones artificiels

Évolution des principes de la conception des réseaux de neurones artificiels

Cependant, les réseaux de neurones artificiels ne sont basés que sur un petit sous- ensemble de fonctionnalités biologiques du cerveau. Ils se concentrent souvent sur les fonctions globales, homogènes et à un système complexe et localement hétérogène. Dans cette thèse, nous avons d’examiner le cerveau biologique, des neurones simples aux réseaux capables d’apprendre. Nous avons examiné individuellement la cellule neuronale, la for- mation des connexions entre les cellules et comment un réseau apprend au fil du temps. Pour chaque composant, nous avons utilisé l’évolution artificielle pour trouver les principes de conception neuronale qui nous avons optimisés pour les réseaux neuronaux artificiels. Nous proposons aussi un modèle fonctionnel du cerveau qui peut être utilisé pour étudier plus en profondeur certains composants du cerveau, incluant toutes les fonctions conçues pour l’optimisation automatique telles que l’évolution.
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Modélisation d'un canal minier Ultra Large Bande(UWB) en utilisant les réseaux de neurones Artificiels RBF

Modélisation d'un canal minier Ultra Large Bande(UWB) en utilisant les réseaux de neurones Artificiels RBF

À noter que cette distance présente une courbure au niveau du plan minier à la profondeur 40m (voir figure 5-13). Au-delà de cette distance, le réseau RBF revient capable de suivre[r]

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2008 — La prédiction statique et dynamique des besoins énergétiques d'un bâtiment en utilisant les réseaux de neurones artificiels

2008 — La prédiction statique et dynamique des besoins énergétiques d'un bâtiment en utilisant les réseaux de neurones artificiels

bâtiment avant modification, les indicateurs de temps (heure, jour, année), le taux d'occupation, et des variables climatiques (la température à bulbe sec, la température à bulbe humid[r]

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Utilisation des réseaux de neurones artificiels dans l'espace canonique pour l'analyse régionale des crues dans des sites non-jaugés

Utilisation des réseaux de neurones artificiels dans l'espace canonique pour l'analyse régionale des crues dans des sites non-jaugés

Models based on canonical correlation analysis (CCA) and artificial neural networks (ANNs) are developed to obtain improved flood quantile estimates at ungauged sites.. CCA is used to f[r]

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Modélisation de la croissance de glace de lac par réseaux de neurones artificiels et estimation du volume de la glace abandonnée sur les berges des réservoirs hydroélectriques pendant les opérations d'hiver.

Modélisation de la croissance de glace de lac par réseaux de neurones artificiels et estimation du volume de la glace abandonnée sur les berges des réservoirs hydroélectriques pendant les opérations d'hiver.

L'épaisseur de glace simulée, les niveaux historiques du réservoir, le volume de glace abandonné sur les berges, la perte de hauteur de chute ainsi que le rapport entre le volume[r]

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Les réseaux de neurones artificiels

Les réseaux de neurones artificiels

Les réseaux ART [Carpenter & Grossberg 87] Les réseaux ART sont utilisés comme détecteurs de caractéristiques pour classer des patterns présentés au système, tels qu’ils arrivent et sans autre information que leur description interne, grâce aux deux couches de neurones F1 et F2 :

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Nanoparticules et réseaux de neurones artificiels : de la préparation à la modélisation

Nanoparticules et réseaux de neurones artificiels : de la préparation à la modélisation

Lorsque les prédictions sont comparées sans et avec la validation croisée pour différents types de réseaux, nous observons une amélioration significative des capacités de prédiction, com[r]

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Modélisation de l'épaisseur de glace des lacs par les réseaux de neurones artificiels.

Modélisation de l'épaisseur de glace des lacs par les réseaux de neurones artificiels.

Plus précisément, cette partie se compose de deux sous- parties : (l) une comparaison de l'évolution de l'épaisseur observée, celle calculée par le RNA et celle calculée par le [r]

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Réseaux de neurones artificiels appliqués à la méthode électromagnétique transitoire InfiniTEM

Réseaux de neurones artificiels appliqués à la méthode électromagnétique transitoire InfiniTEM

En combinant les résultats de ce chapitre, les paramètres d'apprentissage qui nous permet d'avoir une prédiction satisfaisante sont: trois couches cachées avec un nombre de [r]

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Réseaux de neurones

Réseaux de neurones

Réseaux de neurones Adam Salvail-Bérard Résumé Le but de cet article est de donner une introduction simple, mais formelle, du procédé de construction des réseaux de neurones artificiels. En plus de la définition d’un réseau de neurones, sont données les versions sca- laire, vectorielle et par lot des formules utilisées dans l’apprentissage des pa- ramètres du réseau de neurones. Les algorithmes de propagation des données et de rétropropagation du gradient de l’erreur d’apprentissage sont abordés. Finalement, dans le contexte d’optimisation des réseaux de neurones, une mé- thode exacte de calcul du produit de la matrice hessienne et d’un vecteur est montrée.
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Contrôle d’un pendule inversé par un réseau de neurones artificiels

Contrôle d’un pendule inversé par un réseau de neurones artificiels

Introduction générale L’industrie moderne à besoin d’obtenir les meilleurs résultats pour la commande des systèmes travaillant toujours aux limites des contraintes. Les scientifiques proposent plusieurs méthodes de commande comme éventuelle solution, l’une de ces méthodes est l’utilisation de la technique de réseaux de neurones artificiels (RNA) dans le processus de contrôle, soit dans la conception du modèle soit dans la conception du contrôleur. Les réseaux de neurones artificiels constituent l'une des approches d’intelligence artificielle (IA) dont le développement se fait à travers les méthodes par lesquelles l'homme essaye toujours d’imiter la nature et de reproduire des modes de raisonnement et de comportement qui lui sont propre. Ces derniers présentent plusieurs avantages notamment comme approximateurs globaux qui peuvent fournir des solutions efficaces aux problèmes de contrôle des systèmes non linéaires [1]
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Utilisation des réseaux de neurones pour la reconnaissance biométrique du visage.

Utilisation des réseaux de neurones pour la reconnaissance biométrique du visage.

Ces dernières années, l’utilisation des réseaux de neurones artificiels(RNA) s’est développée dans de nombreuses disciplines (sciences économiques, environnement, biologie,…). Ils sont notamment appliqués pour résoudre des problèmes de classification, de prédiction, de catégorisation, d’optimisation et de reconnaissance des formes. Dans notre cas le RNA sera utilisé pour l’identification des personnes, le but étant « simplement » de déterminer l’identité de la personne à partir d’une image de visage. Les réseaux de neurones artificiels sont capables d’apprendre l’association entrée/ sortie, du fait de cette capacité, ils vont donc être utilisés pour résoudre ce type de problème.
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