Reconnaissance de formes et approximation de fonctions par réseaux neuro-mimétiques et par des méthodes statistiques ; approche théorique et expérimentale

par Jean Bourrely

Thèse de doctorat en Sciences appliquées

Sous la direction de FRANCOISE FEGELMAN.

Soutenue en 1992

à Paris 11 .

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  • Résumé

    Au début des années 80, des techniques informatiques fondées sur des principes s'inspirant du fonctionnement biologique du cerveau ont revu le jour. Ces techniques baptisées "neuronales" sont utilisées maintenant en laboratoire ou en milieu industriel pour résoudre des tâches aussi complexes que la reconnaissance de formes, le diagnostic ou la prévision de séries temporelles. L'objectif de cette thèse est d'étudier un certain nombre de ces modèles neuronaux, dans leur environnement applicatif, et de proposer une évaluation de leurs performances, tant théorique qu'expérimentale. Pour chaque type d'application, cependant, des algorithmes "classiques" existent déjà. Nous nous attacherons à étudier leurs performances, comme pour les algorithmes neuronaux, avec des outils de modélisation théorique et sur les mêmes bases de données. Deux sortes de comparaisons nous intéressent plus particulièrement : la comparaison des algorithmes entre eux et la comparaison entre la mesure expérimentale d'un algorithme et sa modélisation théorique. Enfin, nous étudierons les possibilités d'implémentation informatique de ces algorithmes, notamment sur machine parallèle.


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Informations

  • Annexes : 107 REF

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Ecole Polytechnique de l’Université François Rabelais . Départements Electronique et Energie, Informatique, Mécanique et Systèmes. Centre de documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : DI-TH-260
  • Bibliothèque : Université Paris-Sud (Orsay, Essonne). Service Commun de la Documentation. Section Sciences.
  • Accessible pour le PEB
  • Bibliothèque : Centre Technique du Livre de l'Enseignement supérieur (Marne-la-Vallée, Seine-et-Marne).
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TH2014-010801
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