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Artykuły w czasopismach na temat „Réseaux de neurones artificiels (ANNs)”

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Autor: Grafiati
Data publikacji: 25 maja 2024

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Seçkiner, Ilker, Serap Ulusam Seçkiner, Ömer Bayrak i Sakıp Erturhan. "Use of artificial neural networks in the management of antenatally diagnosed ureteropelvic junction obstruction". Canadian Urological Association Journal 5, nr 6 (15.04.2013): 152. http://dx.doi.org/10.5489/cuaj.761.

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Streszczenie:
Background: In this study, an artificial neural network (ANN) basedsystem has been developed specifically to help in the managementof antenatally diagnosed uretero-pelvic junction (UPJ) obstruction.Methods: A total of 53 infants with antenatally detected hydronephrosiscaused by UPJ obstruction were included in this study. Aneural network was developed with the help of a commerciallyavailable software package. The patients’ age and sex, renal pelvicdiameter, laterality, split renal function and presence of renal scaron radionuclide scan, follow-up times, urine culture results andthe presence of symptomatic infections were used as variables.These data were also entered into a statistical software packageand linear regression analysis was done.Results: During the follow-up period, 36 children were observed,and the remaining 17 renal units underwent pyeloplasty. The averagesensitivity of the ANN model in predicting the outcome wasfound to be 92% in the training group and 75% in the validationand test groups. In linear regression, none of the predictors werefound to be statistically significant.Interpretation: In this study, we have demonstrated that the useof ANNs in antenatally diagnosed UPJ obstruction can help theclinician in making treatment decisions, and thus can be useful indaily clinical practice.Contexte : Dans cette étude, un système fondé sur un réseau deneurones artificiels a été mis au point précisément pour aider à laprise en charge d’une obstruction de la jonction urétéropelviennediagnostiquée pendant la période anténatale.Méthodologie : Au total, 53 enfants atteints d’hydronéphrosedécelée avant la naissance et causée par l’obstruction de la jonctionurétéropelvienne ont été inclus dans cette étude. Un réseau deneurones a été élaboré à l’aide d’un logiciel offert sur le marché.L’âge et le sexe du patient, le diamètre du bassinet du rein, lalatéralité, une fonction rénale séparée et la présence de cicatricesrénales observables par scintigraphie par balayage, la durée dela période de suivi, les résultats d’analyses d’urine et la présenced’infections symptomatiques ont été utilisés comme variables. Cesdonnées ont également été saisies dans un progiciel statistique etont servi à une analyse de régression linéaire.Résultats : Au cours de la période de suivi, 36 enfants ont étéplacés en observation, et on a procédé à une pyéloplastie dans les17 autres cas. La sensibilité moyenne du modèle pour la prédictionde l’issue a été évaluée à 92 % dans le groupe de formation et à75 % dans les groupes de validation et de test. Dans l’analyse derégression linéaire, aucun des facteurs de prédiction n’a été jugésignificatif sur le plan statistique.Interprétation : Dans cette étude, nous avons montré que l’utilisationd’un réseau de neurones artificiels en présence d’obstruction de lajonction urétéropelvienne diagnostiquée avant la naissance peutaider le clinicien à prendre des décisions thérapeutiques, et peutdonc être utile dans la pratique clinique quotidienne.
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Coulibaly, Paulin, François Anctil i Bernard Bobée. "Prévision hydrologique par réseaux de neurones artificiels : état de l'art". Canadian Journal of Civil Engineering 26, nr 3 (1.06.1999): 293–304. http://dx.doi.org/10.1139/l98-069.

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Streszczenie:
Artificial neural networks (ANN) are a novel approximation method for complex systems especially useful when the well-known statistical methods are not efficient. The multilayer perceptrons have been mainly used for hydrological forecasting over the last years. However, the connectionist theory and language are not much known to the hydrologist communauty. This paper aims to make up this gap. The ANN architectures and learning rules are presented to allow the best choice of their application. Stochastic methods and the neural network approach are compared in terms of methodology steps in the context of hydrological forecasting. Recent applications in hydrology are documented and discussed in the conclusion.Key words: artificial neural networks, hydrological forecasting, stochastic models, multilayer perceptrons.
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LOTFI, Siham, i Hicham MESK. "Prévision de Défaillance Des entreprises : Apport des Réseaux de Neurones Artificiels". International Journal of Financial Accountability, Economics, Management, and Auditing (IJFAEMA) 3, nr 3 (1.06.2021): 70–79. http://dx.doi.org/10.52502/ijfaema.v3i3.53.

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Le principal problème auquel font face les banques lors de la décision de l’octroi de crédit est leur incapacité à déterminer avec certitude si le client va honorer ou non ses engagements. Depuis toujours, cette décision de l’octroi du crédit repose sur l’évaluation préalable de l’agent de crédit. En effet, une détection précoce des difficultés de l’entreprise se fait à l’aide des outils de prévision du risque de défaillance qui s’appuient tous sur l’analyse du passé pour prédire l’avenir de l’entreprise. Cette analyse repose essentiellement sur l’exploitation des états de synthèse de l’entreprise qui restent une source d’informations incontournable pour la détection des difficultés des entreprises. Parmi ces méthodes de prévision, on trouve les réseaux de neurones artificiels. Cette technique est utilisée dans de nombreuses disciplines notamment la médecine, le marketing, la finance et constitue une alternative intéressante aux techniques statistiques traditionnelles pour le traitement des données comme (la régression logistique, analyse discriminante, etc..).
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Soudani, Azeddine, Saadi Bougoul i Jean-Luc Harion. "Réduction des étalonnages multiples en mesures simultanées dans une couche limite turbulente d'un mélange air - hélium". Journal of Renewable Energies 6, nr 2 (31.12.2003): 77–94. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v6i2.963.

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Les mesures simultanées par thermo-anémométrie de plusieurs grandeurs physiques d'un fluide en écoulement turbulent, nécessite l'emploi d'autant de sondes qu'il y a de variables. Un étalonnage est préalable à toute utilisation de ces capteurs pour des mesures. Cet étalonnage est fondé sur des lois d'ajustement, réalisées généralement par des méthodes classiques d'interpolation linéaire, des régressions polynomiales, des fonctions splines ou encore par des réseaux de neurones artificiels. Il permet d'établir le lien univoque entre les sorties de ces capteurs, données sous forme de tensions, et les paramètres physiques de l'écoulement à mesurer. Suivant la forme du réseau d'étalonnage obtenue, la précision de ces méthodes peut être extrêmement sensible aux degrés des polynômes d'ajustement et peut présenter ainsi des erreurs importantes d'interpolation. Il est donc nécessaire de tester systématiquement les paramètres d'ajustement pour chaque application. On montre à travers cette étude que, les méthodes de génération de grilles cartésiennes et de dépouillement de mesures, utilisant des régressions polynomiales et des interpolations linéaires, sont beaucoup moins précises que celles utilisant les fonctions splines et les réseaux de neurones artificiels. Les résultats obtenus montrent aussi que l'utilisation d'une surchauffe plus forte pour l'élément amont que l'élément aval de la sonde apporte, en général, une meilleure précision lors de la génération des grilles.
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Kerkeni, N., R. Ben Cheikh, M. H. Bedoui, F. Alexandre i M. Dogui. "Classification des stades de sommeil par des réseaux de neurones artificiels hiérarchiques". IRBM 33, nr 1 (luty 2012): 35–40. http://dx.doi.org/10.1016/j.irbm.2011.12.006.

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Laïdi, Maamar, i Salah Hanini. "Approche neuronale pour l’estimation des transferts thermiques dans un fluide frigoporteur diphasique". Journal of Renewable Energies 15, nr 3 (23.10.2023): 513–20. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v15i3.340.

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La propriété associative des réseaux neurologiques artificiels et de leur capacité inhérente d’apprendre et identifier des rapports fortement non linéaires et complexes, les trouve idéalement convenus à une étendue des applications large dans le domaine du froid direct et indirect. Cet article traite les applications potentielles des réseaux neurones artificiels dans la particularité des problèmes thermiques soulevés par l’utilisation des fluides frigoporteurs diphasiques, tels que les coulis de glace (mélange de solutions binaires aqueuses et de cristaux de glace) dans les installations de distribution du froid. L’utilisation de ce type d’installation permet de diminuer, les quantités des fluides frigorigènes traditionnels, ainsi que les problèmes qu’ils engendrent, de réduire les volumes de stockage et les consommations d’électricité. La stratégie d’obtention du RN s'articule sur l'élaboration d'un programme sur MATLAB, comportant plusieurs boucles où on fait varier les algorithmes d’apprentissages, les fonctions d’activations, le nombre de couches cachées et le nombre de neurones dans chaque couche, afin de minimiser la fonction du coût sous contrainte d’une erreur relative fixée. Le modèle neuronal conçu a permis d’une part de reproduire avec une très bonne précision les données expérimentales tirées directement de littérature et d’autre part une estimation meilleure et plus précise des valeurs calculées par rapport aux modèles classiques (basé sur la formulation générale de la méthode enthalpique) des transferts thermiques dans le cas des solutions binaires dispersées sous forme d’émulsions ou de mini-émulsions subissant un changement de phase tirées directement de littérature.
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Lek, S., I. Dimopoulos, M. Derraz i Y. El Ghachtoul. "Modélisation de la relation pluie-débit à l'aide des réseaux de neurones artificiels". Revue des sciences de l'eau 9, nr 3 (12.04.2005): 319–31. http://dx.doi.org/10.7202/705255ar.

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Identifier tous les processus physiques élémentaires du cycle hydrologique qui peuvent avoir lieu dans un bassin versant et attribuer à chacun d'eux une description analytique permettant la prévision conduisent à des structures complexes employant un nombre élevé de paramètres difficilement accessibles. En outre, ces processus, même simplifiés, sont généralement non linéaires. Le recours à des modèles à faible nombre de variables, capables de traiter la non-linéarité, s'avère nécessaire. C'est dans cette optique que nous proposons une méthode de modélisation de la relation pluie et débit basée sur l'utilisation de réseaux neuronaux. Les performances de ces derniers dans la modélisation non linéaire ont été déjà prouvées dans plusieurs domaines scientifiques (biologie, géologie, chimie, physique). Dans ce travail, nous utilisons l'algorithme de la rétropropagation des erreurs avec un réseau à 3 couches de neurones. La fonction de transfert appliquée est de type sigmoïde. Pour prédire le débit à un moment donné, on présente à l'entrée du réseau des valeurs de pluies et de débits observés à des instants précédents. La structure du réseau est optimisée pour obtenir une bonne capacité prévisionnelle sur des données n'ayant pas participé au calage. L'application du réseau à des données pluviométriques et débimétriques du bassin de l'oued Beth permet d'obtenir de bonnes prévisions d'un ou plusieurs pas de temps, aussi bien journalières qu'hebdomadaires. Pour les données n'ayant pas participé au calage, les coefficients de corrélation entre les valeurs observées et les valeurs estimées par les différents modèles sont élevés. Ils varient de 0.72 à 0.91 pour les coefficients de corrélation de Pearson et de 0.73 à 0.95 pour les coefficients de Spearman.
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Benbouhenni, Habib. "Commande DTC cinq niveaux à 24 secteurs basée sur les réseaux de neurones de la MAS de forte puissance". Journal of Renewable Energies 21, nr 3 (30.09.2018): 373–84. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v21i3.696.

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Dans cet article, nous présentons une commande de type contrôle direct du couple (DTC) basée sur les réseaux de neurones de la machine asynchrone de forte puissance (1 MW) alimentée par onduleur NPC de tension à cinq niveaux (DTC-5N). La commande DTC classique présente plusieurs inconvénients, tels que l’obtention d’une fréquence de commutation variable, les ondulations du couple et du flux, les fluctuations des puissances et les harmoniques des courants dans le régime transitoire et permanent, à cause de l’utilisation des comparateurs à hystérésis et les tableaux de commutation. Pour cela, nous avons proposé d’étudier dans cet article la commande directe du couple à cinq niveaux (DTC-5N) basée sur les réseaux de neurones artificiels (DTC-RNA-5N), pour améliorer les performances de la commandes DTC cinq niveaux, où la table de commutation sont remplacés par un contrôleur neuronal, afin de bien conduire les grandeurs de sortie de la MAS vers leurs valeurs de référence durant une période de temps fixe. Des simulations numériques sont présentées pour comparer les performances des méthodes proposées (DTC-RNA-5N).
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El kharki, Omar. "Panorama sur les méthodes de classification des images satellites et techniques d'amélioration de la précision de la classification". Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, nr 210 (7.04.2015): 23–38. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2015.259.

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Au cours des dernières années, de nombreuses approches avancées de classification, tels que les réseaux de neurones artificiels, arbres de décision, les ensembles flous, etc. ont été largement appliquées à la classification des images satellites. Chaque méthode de classification a son propre mérite. Sélectionner une approche de classification appropriéepour une étude spécifique n'est pas facile. Différents résultats de classification peuvent être obtenus selon le(s) classificateur(s) choisi(s). Dans cet article, nous passons en revue diverses méthodes de classification avec une analyse et étude comparative. Nous présentons également les techniques pour améliorer la précision de la classification de lacouverture terrestre.
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Aristizábal, Maria Clara. "Evaluación asimétrica de una red neuronal: aplicación al caso de la inflación en Colombia". Lecturas de Economía, nr 65 (29.10.2009): 73–116. http://dx.doi.org/10.17533/udea.le.n65a2641.

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El objetivo de este trabajo es explorar la relación no lineal entre el dinero y la inflación en Colombia a través de una red neuronal artificial, utilizando información mensual de la variación del Índice de Precios al Consumidor y del agregado monetario M3, desde enero de 1982 hasta febrero de 2005. Las redes neuronales artificiales aparecen como una excelente alternativa para las autoridades monetarias de contar con los mejores modelos para pronosticar la inflación y guiar sus decisiones de política. El presente artículo incorpora algunas innovaciones en la modelación del dinero e inflación que permiten generar pronósticos más confiables, debido a que el modelo se aproxima con mayor exactitud a la realidad. Palabras Clave: red neuronal artificial, no linealidad, unidad escondida, función de activación, rolling de pronósticos, función de pérdida asimétrica. Clasificación JEL: D87, C53. Abstract: The objective of the present work is to explore the non-linear relationship between money and inflation in Colombia through an artificial neural network using monthly information for the variation of the consumer price index and the monetary aggregate M3 since January 1982 through February 2005. Artificial neural networks turn up as an excellent alternative for monetary authorities to count on the best models to forecast inflation and guide their policy decisions. This article incorporates some innovations in money and inflation modeling that allow to generate more reliable forecasts given that the model approximates reality with greater accuracy. Keywords: artificial neural network, non-linearity, hidden unit, activation function, rolling test, asymmetric lost function. JEL classification: D87, C53. Résumé: L’objectif de ce travail consiste à explorer la relation non linéaire entre la quantité de monnaie et l’inflation en Colombie à travers la technique des réseaux de neurones artificiels. Nous utilisons les statistiques mensuelles concernant la variation de l’indice des prix à la consommation et l’agrégat monétaire M3 entre janvier 1982 et février 2005. Les réseaux neuronaux artificiels constituent une excellente alternative pour les autorités monétaires en vue d’améliorer leurs modèles qui servent à anticiper l’inflation. Cet article intègre quelques nouveautés dans la modélisation de la quantité de monnaie et l’inflation. Cette modélisation permet d’établir des prévisions plus précises car elle se rapproche avec plus d’exactitude de la réalité économique. Mots clés: Réseaux de neurones artificiels, unité cachée, fonction d’activation, Rolling test, fonction de perte asymétrique. Classification JEL: D87, C53.
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Taleb, Rachid, Taieb Bessaad, Adil Yahdou, Fayçal Mehedi i Abdelkader Belboula. "Apport des techniques neuromimétiques à la commande d'un onduleur asymétrique à onze niveaux Application à l'alimentation d'une MASDE". Journal of Renewable Energies 21, nr 4 (31.12.2018): 661–74. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v21i4.719.

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Les onduleurs multi niveaux asymétriques triphasés, étudiés sont constitués de la mise en série d’onduleurs partiels par phase. La commande de ces derniers par la stratégie de l’élimination des ’harmoniques fait appel à la résolution des systèmes d’équations non linéaires pour obtenir les angles d’amorçage des composants électroniques, et l’implémentation pratique de cette stratégie nécessite une très grande capacité mémoire. Dans cet article, nous proposons une approche mathématique exigeant moins de calculs et d’implémentation facile est souhaitée. Cette approche est réalisée par les réseaux de neurones artificiels (RNA). Ces onduleurs sont utilisés pour l’entraînement de la machine asynchrone double étoile (MASDE). Les résultats de simulations obtenus ont montré un comportement très satisfaisant de la machine.
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Fiordaliso, Antonio. "Une application des réseaux de neurones artificiels MLP à la prévision du prix d'une option négociable". Économie & prévision 127, nr 1 (1997): 47–62. http://dx.doi.org/10.3406/ecop.1997.5836.

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Johannet, Anne, Virgile Taver, Line Kong-A-Siou, Valérie Borrell, Severin Pistre, Alain Mangin, Bernard Vayssade, Marc Vinches i Dominique Bertin. "Les réseaux de neurones artificiels pour la modélisation hydrodynamique des aquifères karstiques : présentation générale et illustrations". Karstologia : revue de karstologie et de spéléologie physique 60, nr 1 (2012): 45–59. http://dx.doi.org/10.3406/karst.2012.2728.

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Djeriri, Youcef, i Zinelaabidine Boudjema. "Commande robuste par la logique floue et les réseaux de neurones artificiels de la GADA : étude comparative". Journal of Renewable Energies 20, nr 1 (12.10.2023): 147–60. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v20i1.616.

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Streszczenie:
Cet article présente la commande de la machine asynchrone à double alimentation en mode génératrice (GADA) par des techniques de l'Intelligence Artificielle (IA), utilisée dans un système de conversion d'énergie éolienne à vitesse variable. Donc dans ce travail, on s’intéresse particulièrement à l’application de la commande vectorielle indirecte par orientation du flux statorique à la GADA, basée sur les régulateurs de l'intelligence artificielle, tels que la logique floue et les réseaux de neurones. Ces derniers surpassent les limites des techniques classiques et possèdent des caractéristiques essentielles pour l'amélioration de la robustesse de la commande vectorielle. Des résultats de simulation sous Matlab/Simulink sontdonnés afin de comparer les performances des deux régulateurs dans le contrôle de la GADA.
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Ndong, B., M. S. Djigo, M. L. Mboup, O. Diop, E. Bathily, K. Tall, G. Mbaye, M. Mbodj i S. M. Farssi. "Méthode d’apprentissage des réseaux de neurones artificiels pour une aide au diagnostic des métastases osseuses en scintigraphie". Médecine Nucléaire 45, nr 4 (lipiec 2021): 192. http://dx.doi.org/10.1016/j.mednuc.2021.06.040.

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Henriet, J., C. Monnin-Devalland, B. Chebel-Morello, J. Clerc i N. Zerhouni. "Apport diagnostique des réseaux de neurones artificiels dans les tumeurs de Spitz de l’enfant et de l’adulte". Annales de Dermatologie et de Vénéréologie 143, nr 12 (grudzień 2016): S240. http://dx.doi.org/10.1016/j.annder.2016.09.325.

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El Tabach, E., L. Lancelot, I. Shahrour, H. Maillot i Y. Najjar. "Estimation de la migration d’une pollution accidentelle dans un projet routier à l’aide des réseaux de neurones artificiels". Revue Française de Géotechnique, nr 112 (2005): 49–57. http://dx.doi.org/10.1051/geotech/2005112049.

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Yao, Marcel Konan, Djedro Clément Akmel, Kouamé Lazare Akpetou, Albert Trokourey, Kouassi Benjamin Yao i Nogbou Emmanuel Assidjo. "Modélisation de l'évolution spatiotemporelle du phosphore minéral dans une baie lagunaire hypereutrophe tropicale : la baie lagunaire de Tiagba (Côte d'Ivoire)". Revue des sciences de l’eau 30, nr 3 (28.03.2018): 247–58. http://dx.doi.org/10.7202/1044250ar.

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Ce travail décrit une nouvelle approche de la prédiction de l'évolution spatio-temporelle du phosphore minéral dans les eaux de surface, particulièrement dans la baie lagunaire de Tiagba. L'originalité de cette étude réside dans l'utilisation des réseaux de neurones artificiels, précisément du perceptron multicouche, comme outil de modélisation. Deux approches de l'évolution spatio-temporelle de ce nutriment dans cette baie ont été étudiées : sa modélisation statique et sa modélisation dynamique. Ainsi, il a été utilisé deux bases de 3 966 et 4 627 données respectivement pour sa modélisation statique et sa modélisation dynamique. L'algorithme de Levenberg-Marquardt a été utilisé pour la détermination des poids de connexions lors du développement du perceptron multicouche. Il ressort, des résultats obtenus, que les modèles 5-14-1 et 6-14-2 permettent de prédire à 70,30 % et à environ 70 % respectivement les évolutions statique et dynamique du phosphore minéral dans cette baie lagunaire. Ces modèles, jugés satisfaisant peuvent servir de socle pour d'éventuelles études visant à la réhabilitation et la gestion de cet écosystème aquatique dans le cadre de son développement durable.
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Fantcho, Joseph Emmanuel, i Jean Babei. "Prévision des mouvements d’employés par matrices actuarielles et réseaux de neurones artificiels : une application aux données bancaires en contexte canadien". Question(s) de management 12, nr 1 (2016): 11. http://dx.doi.org/10.3917/qdm.161.0011.

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Dan, Adrian, Jasha Oosterbaan i Philippe Jamet. "Contribution des réseaux de neurones artificiels (RNA) à la caractérisation des pollutions de sol. Exemples des pollutions en hydrocarbures aromatiques polycycliques (HAP)". Comptes Rendus Geoscience 334, nr 13 (październik 2002): 957–65. http://dx.doi.org/10.1016/s1631-0713(02)01836-9.

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Fortin, V., T. B. M. J. Ouarda, P. F. Rasmussen i B. Bobée. "Revue bibliographique des méthodes de prévision des débits". Revue des sciences de l'eau 10, nr 4 (12.04.2005): 461–87. http://dx.doi.org/10.7202/705289ar.

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Dans le domaine de la prévision des débits, une grande variété de méthodes sont disponibles: des modèles stochastiques et conceptuels mais aussi des approches plus novatrices telles que les réseaux de neurones artificiels, les modèles à base de règles floues, la méthode des k plus proches voisins, la régression floue et les splines de régression. Après avoir effectué une revue détaillée de ces méthodes et de leurs applications récentes, nous proposons une classification qui permet de mettre en lumière les différences mais aussi les ressemblances entre ces approches. Elles sont ensuite comparées pour les problèmes différents de la prévision à court, moyen et long terme. Les recommandations que nous effectuons varient aussi avec le niveau d'information a priori. Par exemple, lorsque l'on dispose de séries chronologiques stationnaires de longue durée, nous recommandons l'emploi de la méthode non paramétrique des k plus proches voisins pour les prévisions à court et moyen terme. Au contraire, pour la prévision à plus long terme à partir d'un nombre restreint d'observations, nous suggérons l'emploi d'un modèle conceptuel couplé à un modèle météorologique basé sur l'historique. Bien que l'emphase soit mise sur le problème de la prévision des débits, une grande partie de cette revue, principalement celle traitant des modèles empiriques, est aussi pertinente pour la prévision d'autres variables.
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Katlane, Faten, i Mohamed Saber Naceur. "La combinaison d'indicateurs de changement pour le suivi de l'évolution de l'occupation du sol à partir d'imagerie satellitales". Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, nr 203 (8.04.2014): 43–48. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2013.29.

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Streszczenie:
L'apparition de capteurs d'observation de la terre ayant une haute résolution spatiale a permis la réalisation de beaucoup d'applications liées à l'analyse de la surface terrestre ou de l'environnement comme le suivi de la végétation, la mise à jour de la cartographie et aussi la gestion des risques.Il existe plusieurs approches pour la détection de changement en imagerie : des méthodes qui se sont fondées sur l'analyse par vecteurs de changement, les détecteurs simples et la régression, des méthodes d'analyse de texture, d'analyse en composantes principales, d'analyse de formes, de différence de l'indice de végétation, et des ondelettes et finalement les méthodes de classification multi-dates directes, de comparaison post classification et de comparaison post classification flou, d'intelligence artificielle, de réseaux artificiels de neurones et des systèmes experts.\\ La détection de changement peut se faire entre deux images ayant différentes dates, tandis que le suivi de l'évolution de l'occupation du sol se fait à partir d'une multitude d'images multidates.L'application de l'approche a contrario en traitement d'images, repose sur la détection de structures non attendues. Ainsi, on peut détecter des "évènements" sans faire d'hypothèse sur la forme de ces événements, ce qui justifie le qualitatif de détection a contrario.Au cours de ce travail, nous avons appliqué l'approche a contrario pour faire le suivi de l'évolution de l'occupation du sol en combinant plusieurs indicateurs de changement.
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Lebreuilly, G., L. Briançon i P. Miche. "Bruit généré par la cavitation : modélisation de bruit de bulles sur un profil bidimensionnel, et reconnaissance du type de cavitation par réseaux de neurones artificiels". La Houille Blanche, nr 4-5 (czerwiec 1997): 129–34. http://dx.doi.org/10.1051/lhb/1997045.

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Schmitt, Aurore, Benoit Le Blanc, Marc-Michel Corsini, Caroline Lafond i Jaroslav Bruzek. "Les réseaux de neurones artificiels". Bulletins et mémoires de la société d'anthropologie de Paris 13, nr 1-2 (1.06.2001). http://dx.doi.org/10.4000/bmsap.4463.

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Portance, Kasongo wa Mutombo, Kavula Ngoy Elysée, Sow Libasse i Lunda Ilunga Jean Marie. "Cartographie Géotechnique par Deep Learning Approche par Réseaux de Neurones Artificiels". European Scientific Journal ESJ 15, nr 12 (30.04.2019). http://dx.doi.org/10.19044/esj.2019.v15n12p233.

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Dahmani, Kahina, Gilles Notton, Rabah Dizène i Christophe Paoli. "Etat de l’art sur les réseaux de neurones artificiels appliqués à l’estimation du rayonnement solaire". Journal of Renewable Energies 15, nr 4 (25.10.2023). http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v15i4.357.

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Il est inconcevable de dimensionner, de concevoir et de modéliser un système énergétique solaire sans avoir accès aux données météorologiques et plus particulièrement solaires du site d’implantation. Ces données sont souvent peu disponibles et il est important de disposer de méthodes efficaces pour les estimer. C’est l’objet de cet article qui fait une synthèse chronologique des dernières études relatives à l’utilisation des Réseaux de Neurones Artificiels (RNA) appliqués à l’estimation du potentiel énergétique solaire.
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Guerti, Mhania, i Fodhil Hermi. "Correction Par Réseaux De Neurones Artificiels Des Troubles D’Articulé Dentaire Chez Un Locuteur Arabophone". اللسانيات, 2017, 10. http://dx.doi.org/10.38169/0661-000-023-015.

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Meroufel, Abdelkader, Youcef Djeriri, Ahmed Massoum i Abdelhakim Hammoumi. "Commande vectorielle par les réseaux de neurones artificiels de l’énergie d’une MADA intégrée à un système éolien". Journal of Renewable Energies 13, nr 4 (25.10.2023). http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v13i4.232.

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Streszczenie:
Le présent travail est consacré à une commande vectorielle de l’énergie active et réactive par les réseaux de neurones d’une machine asynchrone à double alimentation (MADA) intégrée à un système éolien. Le transfert de puissance entre le stator et le réseau est réalisé par action sur les signaux rotoriques via un convertisseur bidirectionnel. Pour une étude comparative, le contrôle indépendant de la puissance active et réactive est assuré dans la première étape par des régulateurs classiques (PI) et dans la deuxième étape par des régulateurs neuronaux (RN). Les performances et la robustesse sont analysées et comparées par simulation à base du logiciel Matlab/Simulink.
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Fekih, Nassima, i Fethi Benladghem. "La Classification à L’aide Des Réseaux De Neurones Artificiels Au Service De L’approche D’audit Par Le Management Des Risques:, Etude Empirique". مجلة البشائر الاقتصادية, 2021, 1120. http://dx.doi.org/10.33704/1748-007-002-066.

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Giustolisi, O., i D. Laucelli. "Improving generalization of artificial neural networks in rainfall–runoff modelling / Amélioration de la généralisation de réseaux de neurones artificiels pour la modélisation pluie-débit". Hydrological Sciences Journal 50, nr 3 (czerwiec 2005). http://dx.doi.org/10.1623/hysj.50.3.439.65025.

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Lazli, Lilia, i Mohamed Tayeb Laskri. "A New Data Fusion Method for Hybrid MMC/RNA Learning : Application to Automatic Speech Recognition". Revue Africaine de la Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées Volume 3, Special Issue... (2.09.2005). http://dx.doi.org/10.46298/arima.1842.

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Streszczenie:
International audience It is well known that traditional Hidden Markov Models (HMM) systems lead to a considerable improvement when more training data or more parameters are used. However, using more data with hybrid Hidden Markov Models and Artificial Neural Networks (HMM/ANN) models results in increased training times without improvements in performance. We developed in this work a new method based on automatically separating data into several sets and training several neural networks of Multi-Layer Perceptrons (MLP) type on each set. During the recognition phase, models are combined using several criteria (based on data fusion techniques) to provide the recognized word. We showed in this paper that this method significantly improved the recognition accuracy. This method was applied in an Arabic speech recognition system. This last is based on the one hand, on a fuzzy clustering (application of the fuzzy c-means algorithm) and of another share, on a segmentation at base of the genetic algorithms. De nombreuses expériences ont déjà montré qu'une forte amélioration du taux de reconnaissance des systèmes MMC (Modèles de Markov Cachés) traditionnels est observée lorsque plus de données d'apprentissage sont utilisées. En revanche, l'augmentation du nombre de données d'apprentissage pour les modèles hybrides MMC/RNA (Modèles de Markov cachés/Réseaux de Neurones Artificiels) s'accompagne d'une forte augmentation du temps nécessaire à l'apprentissage des modèles, mais pas ou peu des performances du système. Pour pallier cette limitation, nous rapportons dans ce papier les résultats obtenus avec une nouvelle méthode d'apprentissage basée sur la fusion de données. Cette méthode a été appliquée dans un système de reconnaissance de la parole arabe. Ce dernier est basé d'une part, sur une segmentation floue (application de l'algorithme c-moyennes floues) et d'une autre part, sur une segmentation à base des algorithmes génétiques.
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Rowiński, Paweł M., Adam Piotrowski i Jarosław J. Napiórkowski. "Are artificial neural network techniques relevant for the estimation of longitudinal dispersion coefficient in rivers? / Les techniques de réseaux de neurones artificiels sont-elles pertinentes pour estimer le coefficient de dispersion longitudinale en rivières?" Hydrological Sciences Journal 50, nr 1 (luty 2005). http://dx.doi.org/10.1623/hysj.50.1.175.56339.

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