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Journal articles on the topic 'Classification des réseaux de neurones'

Author: Grafiati

Published: 25 May 2024

Last updated: 31 July 2025

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1

Postadjian, Tristan, Arnaud Le Bris, Hichem Sahbi, and Clément Mallet. "Classification à très large échelle d'images satellites à très haute résolution spatiale par réseaux de neurones convolutifs." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 217-218 (September 21, 2018): 73–86. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2018.418.

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Abstract:

Les algorithmes de classification constituent un outil essentiel pour le calcul de cartes d'occupation des sols. Les récents progrès en apprentissage automatique ont montré les très grandes performances des réseaux de neurones convolutifs pour de nombreuses applications, y compris la classification d'images aériennes et satellites. Ce travail établit une stratégie quant à l'utilisation d'un réseau de neurone convolutif pour la classification d'images satellites à très haute résolution spatiale, couvrant de très larges régions géographiques, avec pour perspective future le calcul de cartes d'oc

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2

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, no. 210 (April 7, 2015): 23–38. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2015.259.

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Abstract:

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 étud

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3

Kerkeni, N., R. Ben Cheikh, M. H. Bedoui, F. Alexandre, and M. Dogui. "Classification des stades de sommeil par des réseaux de neurones artificiels hiérarchiques." IRBM 33, no. 1 (2012): 35–40. http://dx.doi.org/10.1016/j.irbm.2011.12.006.

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4

Le Bris, Arnaud, Cyril Wendl, Nesrine Chehata, Anne Puissant, and Tristan Postadjian. "Fusion tardive d'images SPOT-6/7 et de données multi-temporelles Sentinel-2 pour la détection de la tâche urbaine." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 217-218 (September 21, 2018): 87–97. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2018.415.

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Abstract:

  La fusion d'images multispectrales à très haute résolution spatiale (THR) avec des séries temporelles d'images moins résolues spatialement mais comportant plus de bandes spectrales permet d'améliorer la classification de l'occupation du sol. Elle tire en effet le meilleur parti des points forts géométriques et sémantiques de ces deux sources. Ce travail s'intéresse à un processus d'extraction automatique de la tache urbaine fondé sur la fusion tardive de classifications calculées respectivement à partir d'images satellitaires Sentinel-2 et SPOT-6/7. Ces deux sources sont d'abord

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5

Aristizábal, Maria Clara. "Evaluación asimétrica de una red neuronal: aplicación al caso de la inflación en Colombia." Lecturas de Economía, no. 65 (October 29, 2009): 73–116. http://dx.doi.org/10.17533/udea.le.n65a2641.

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Abstract:

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 q

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6

HEMRI, Fodhil, and Mhania GUERTI. "Correction Par Réseaux De Neurones Artificiels Des Troubles D’articulé Dentaire Chez Un Locuteur Arabophone." AL-Lisaniyyat 23, no. 1 (2017): 9–25. http://dx.doi.org/10.61850/allj.v23i1.263.

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Abstract:

Le but de notre travail est la correction des troubles causés parle port de la prothèse dentaire lors de la prononciation des dixconsonnes dentales de la langue arabe.Pour atteindre cet objectif, nous avons élaboré un corpus demots contenant toutes les consonnes dentales dans les différentespositions qui existent en Arabe (initiale, médiane et finale). Pourcela, nous avons choisi deux ensembles : des Sujets Normaux(SN), comme Référence et des Sujets ayant des troubles de la prononciation, occasionnés par le port de la Prothèse Dentaire (SPD).Pour calculer le Taux de Reconnaissance (TR) des con

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7

Ruan, S., P. Decazes, and R. Modzelewski. "Contribution des cartes d’activation de classe des réseaux de neurones profonds pour la classification des tumeurs primaires en TEP-FDG." Médecine Nucléaire 44, no. 2 (2020): 133. http://dx.doi.org/10.1016/j.mednuc.2020.01.080.

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8

Katlane, Faten, and 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, no. 203 (April 8, 2014): 43–48. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2013.29.

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Abstract:

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

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9

Fortin, V., T. B. M. J. Ouarda, P. F. Rasmussen, and B. Bobée. "Revue bibliographique des méthodes de prévision des débits." Revue des sciences de l'eau 10, no. 4 (2005): 461–87. http://dx.doi.org/10.7202/705289ar.

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Abstract:

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 comparée

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10

-BORNE, Pierre. "Les réseaux de neurones." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 08 (2006): 31. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.074.

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11

-BORNE, Pierre. "Les réseaux de neurones." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 08 (2006): 37. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.075.

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12

-Y. HAGGEGE, Joseph. "Les réseaux de neurones." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 08 (2006): 43. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.076.

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13

-BENREJEB, Mohamed. "Les réseaux de neurones." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 08 (2006): 47. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.077.

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14

-Y. HAGGEGE, Joseph. "Les réseaux de neurones." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 08 (2006): 50. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.078.

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15

-BENREJEB, Mohamed. "Les réseaux de neurones." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 08 (2006): 55. http://dx.doi.org/10.3845/ree.2006.079.

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16

Bélanger, M., N. El-Jabi, D. Caissie, F. Ashkar, and J. M. Ribi. "Estimation de la température de l'eau de rivière en utilisant les réseaux de neurones et la régression linéaire multiple." Revue des sciences de l'eau 18, no. 3 (2005): 403–21. http://dx.doi.org/10.7202/705565ar.

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Abstract:

La température de l'eau en rivière est un paramètre ayant une importance majeure pour la vie aquatique. Les séries temporelles décrivant ce paramètre thermique existent, mais elles sont moins nombreuses et souvent courtes, ou comptent parfois des valeurs manquantes. Cette étude présente la modélisation de la température de l'eau en utilisant des réseaux de neurones et la régression linéaire multiple pour relier la température de l'eau à celle de l'air et le débit du ruisseau Catamaran, situé au Nouveau-Brunswick, Canada. Une recherche multidisciplinaire à long terme se déroule présentement sur

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17

Mézard, Marc, and Jean-Pierre Nadal. "Réseaux de neurones et physique statistique." Intellectica. Revue de l'Association pour la Recherche Cognitive 9, no. 1 (1990): 213–45. http://dx.doi.org/10.3406/intel.1990.884.

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18

Laks, Bernard. "Réseaux de neurones et syllabation du français." Linx 34, no. 1 (1996): 327–46. http://dx.doi.org/10.3406/linx.1996.1440.

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19

Jelassi, Khaled, Najiba Bellaaj-Merabet, and Bruno Dagues. "Estimation du flux par réseaux de neurones." Revue internationale de génie électrique 7, no. 1-2 (2004): 105–31. http://dx.doi.org/10.3166/rige.7.105-131.

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20

Robert, C., A. Limoge, P. Karasinski, and J. F. Gaudy. "Réseaux de neurones et électroencéphalogramme : fructueuse association." ITBM-RBM 23, no. 2 (2002): 93–101. http://dx.doi.org/10.1016/s1297-9562(02)80021-3.

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21

Cohard, Philippe. "Big data analytics : réseaux de neurones et mapreduce." Management des technologies organisationnelles (MTO) N° 9, no. 2 (2019): 149–64. http://dx.doi.org/10.3917/mto.009.0149.

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Fénelon, VS, Y. Le Feuvre, and P. Meyrand. "Neuromodulation et ontogenèse des réseaux de neurones moteurs." médecine/sciences 16, no. 6-7 (2000): 839. http://dx.doi.org/10.4267/10608/1742.

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23

Soumireu-Mourat, Bernard. "Réseaux de Neurones et mémoire : rôle de l’hippocampe." Journal de la Société de Biologie 195, no. 4 (2001): 351–54. http://dx.doi.org/10.1051/jbio/2001195040351.

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Lavergne, Jean, Olivier Lavergne, and Fernand Kimmel. "Les réseaux de neurones dans la décision orthodontique." Revue d'Orthopédie Dento-Faciale 29, no. 4 (1995): 545–56. http://dx.doi.org/10.1051/odf/1995029.

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Khellaf-Haned, Hadja Faîza, and Mohamed Tayeb Laskri. "Une Approche Connexionniste Pour Le Traitement Automatique Des Structures Syntaxiques De La Langue Arabe Basées Sur Le Formalisme Néo-khalilien." AL-Lisaniyyat 9, no. 2 (2004): 69–84. https://doi.org/10.61850/allj.v9i2.231.

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Abstract:

Les techniques utilisant les réseaux de neurones tentent d’imiter la structure connexionniste du système nerveux pour en tirer les avantages concernant principalement les capacités d’apprentissage, de généralisation, de robustesse, de tolérance aux pannes et pos-sibilité de traitement parallèle. Cette étude entre dans le cadre de développement d'un système connexionniste pour l'analyse des structures syntaxiques de la langue arabe basées sur le formalisme linguistique néo-khalilien. Elle s’inscrit dans le domaine multidisciplinaire des sciences cogni-tives, intégrant ainsi la modélisation math

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Palluat, Nicolas, Daniel Racoceanu, and Noureddine Zerhouni. "Utilisation des réseaux de neurones temporels pour le pronostic et la surveillance dynamique. Etude comparative de trois réseaux de neurones récurrents." Revue d'intelligence artificielle 19, no. 6 (2005): 913–50. http://dx.doi.org/10.3166/ria.19.913-950.

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Achour, Naoura, Redouane Toumi, and Nacer M'sirdi. "Construction de cartes d'environnements par des réseaux de neurones." Journal Européen des Systèmes Automatisés 37, no. 4 (2003): 527–49. http://dx.doi.org/10.3166/jesa.37.527-549.

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Lavergne, Jean, and Jos Dibbets. "Les réseaux de neurones et l'étude de l'architecture faciale." Revue d'Orthopédie Dento-Faciale 30, no. 3 (1996): 369–79. http://dx.doi.org/10.1051/odf/1996029.

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29

-GLORENNEC, Pierre-Yves. "Réseaux de neurones et logique floue pour la transitique." Revue de l'Electricité et de l'Electronique -, no. 06 (1995): 26. http://dx.doi.org/10.3845/ree.1995.062.

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Dechemi, N., T. Benkaci, and A. Issolah. "Modélisation des débits mensuels par les modèles conceptuels et les systèmes neuro-flous." Revue des sciences de l'eau 16, no. 4 (2005): 407–24. http://dx.doi.org/10.7202/705515ar.

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Abstract:

La modélisation pluie-débit au pas de temps mensuel, a été étudiée par le biais de quatre modèles qui appartiennent à deux catégories, les modèles conceptuels (modèles à réservoirs), et les modèles basés sur les réseaux de neurones, et la logique floue Les modèles conceptuels mensuels utilisés sont les modèles de Thornthwaite et Arnell et le modèle GR2M, ainsi que deux modèles représentés par les réseaux de neurones à apprentissage supervisé et le modèle neuro-flou qui combine une méthode d'optimisation neuronale et une logique floue. Une application de ces modèles a été effectuée sur le bassi

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Lembeck, F., and A. Bucsics. "Classification of peripheral neurones." Behavioral and Brain Sciences 13, no. 2 (1990): 310–11. http://dx.doi.org/10.1017/s0140525x00078857.

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Dussart, Christian. "La technologie des réseaux neurones au coeur du marketing interactif." Décisions Marketing 7 (January 1, 1996): 93–95. http://dx.doi.org/10.7193/dm.007.93.95.

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Roblin, E., P. Cournède, and S. Michiels. "Prédiction de survie avec réseaux de neurones et mesures d'incertitude." Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 70 (May 2022): S84—S85. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2022.03.116.

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Nargeot, Romuald, Guillaume Radecki, Ileana O. Jelescu, Denis Le Bihan, and Luisa Ciobanu. "L’imagerie fonctionnelle des neurones individuels au sein de réseaux complexes." médecine/sciences 31, no. 1 (2015): 15–17. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/20153101004.

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Hugget, Alain, and Patrick Sébastian. "Modélisation de séchoirs à tapis. Utilisation des réseaux de neurones." Revue Générale de Thermique 35, no. 417 (1996): 599–614. http://dx.doi.org/10.1016/s0035-3159(96)80023-7.

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KOSTEK, B. "Application des réseaux de neurones pour l'analyse de l'articulation musicale." Le Journal de Physique IV 04, no. C5 (1994): C5–597—C5–600. http://dx.doi.org/10.1051/jp4:19945127.

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Coulibaly, Paulin, François Anctil, and Bernard Bobée. "Prévision hydrologique par réseaux de neurones artificiels : état de l'art." Canadian Journal of Civil Engineering 26, no. 3 (1999): 293–304. http://dx.doi.org/10.1139/l98-069.

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Abstract:

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 c

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Dussart, Christian. "La technologie des réseaux neurones au cœur du marketing interactif." Décisions Marketing N° 7, no. 1 (1996): 93–95. http://dx.doi.org/10.3917/dm.07.0093.

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Ionescu, Anda, and Yves Candau. "Estimation des émissions polluantes d’une installation industrielle par une approche de type « bottom-up »." Pollution atmosphérique, NS 2 (May 7, 2024): 49–57. http://dx.doi.org/10.54563/pollution-atmospherique.7049.

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Abstract:

La législation environnementale impose aux grandes installations industrielles de déclarer leurs émissions rejetées dans l'atmosphère. La mesure de ces émissions étant onéreuse et techniquement difficile, plusieurs méthodes d'estimation de ces émissions sont acceptées comme alternatives à la mesure directe, l'une d'entre elles étant celle de corrélation. La méthode de corrélation nécessite une campagne spéciale de mesure de ces émissions, à partir de laquelle on établit un modèle empirique par rapport aux variables caractérisant le fonctionnement de l'installation. Cette étude est consacrée au

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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, no. 3 (2018): 373–84. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v21i3.696.

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Abstract:

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, no

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Denis, Christophe. "Le périple de l’éthique de l’Intelligence Artificielle dans la révolution en cours des systèmes de soins." Droit, Santé et Société N° 3, no. 3 (2021): 17–21. https://doi.org/10.3917/dsso.083.0017.

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Abstract:

L’Intelligence Artificielle semble être une clé de voute technologique pour mettre en place de nouveaux paradigmes en médecine, rendus nécessaires pour assurer au plus grand nombre un accès à un système de soin de qualité. Depuis 2010, le renouveau de l’Intelligence Artificielle est porté par les fortes capacités prédictives de l’apprentissage machine profond. Cela nécessite de considérer plusieurs problèmes éthiques : d’une part lié à l’utilisation de réseaux de neurones (effet boite noire par exemple), ou d’autre part hérité de la formalisation de la médecine en utilisant notamment la méthod

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LOTFI, Siham, and Hicham MESK. "Prévision de Défaillance Des entreprises : Apport des Réseaux de Neurones Artificiels." International Journal of Financial Accountability, Economics, Management, and Auditing (IJFAEMA) 3, no. 3 (2021): 70–79. http://dx.doi.org/10.52502/ijfaema.v3i3.53.

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Abstract:

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’entrep

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Yagoub, Mustapha C. E. "Optimisation des performances de modules multipuces Modélisation par réseaux de neurones." Annales des Télécommunications 59, no. 9-10 (2004): 1092–117. http://dx.doi.org/10.1007/bf03179712.

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Nohair, Mohamed, André St-Hilaire, and Taha B. Ouarda. "Utilisation des réseaux de neurones et de la régularisation bayésienne en modélisation de la température de l’eau en rivière." Revue des sciences de l'eau 21, no. 3 (2008): 373–82. http://dx.doi.org/10.7202/018783ar.

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Abstract:

Résumé Dans ce travail, nous avons élaboré un modèle de prédiction des variations de la température d’un cours d’eau en fonction de variables climatiques, telles que la température de l’air ambiant, le débit d’eau et la quantité de précipitation reçue par le cours d’eau. Les réseaux de neurones statiques ont été utilisés pour approximer la relation entre ces différentes variables avec une erreur moyenne de 0,7 °C. Par ailleurs, nous proposons un modèle de prédiction de l’évolution de la température de l’eau à court et moyen termes pour les jours (j + i, i = 1,2,..). Deux méthodes ont été appli

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Soudani, Azeddine, Saadi Bougoul, and 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, no. 2 (2003): 77–94. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v6i2.963.

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Abstract:

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

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Bergé, Anne-Marie, and Jacques Martinet. "Sur La Classification Des Réseaux Eutactiques." Journal of the London Mathematical Society 53, no. 3 (1996): 417–32. http://dx.doi.org/10.1112/jlms/53.3.417.

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Roblin, E., P. Cournède, and S. Michiels. "Développements de réseaux de neurones pour données censurées et prédiction de survie." Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 69 (June 2021): S9—S10. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2021.04.011.

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Belatel, Mimi, and Abdelghani Ouazeta. "Modélisation et identification par les réseaux de neurones d’un système énergétique éolien à base d’une génératrice asynchrone." Journal of Renewable Energies 20, no. 2 (2023): 195–208. http://dx.doi.org/10.54966/jreen.v20i2.620.

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Abstract:

L’objectif de ce travail est de modéliser les principaux composants du système énergétique éolien, essentiellement la génératrice asynchrone (GAS) et la turbine éolienne, ainsi que le développement d’un outil d’identification et d’optimisation, tel que les réseaux de neurones (ANN’s) pour l’étude de la quantité de charge de l’unité de stockage d’un système énergétique éolien autonome. La modélisation et l’identification de toute la chaîne de conversion est une phase importante pour pouvoir déterminer les caractéristiques optimales du système éolien.

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HARINAIVO, A., H. HAUDUC, and I. TAKACS. "Anticiper l’impact de la météo sur l’influent des stations d’épuration grâce à l’intelligence artificielle." Techniques Sciences Méthodes 3 (March 20, 2023): 33–42. http://dx.doi.org/10.36904/202303033.

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Abstract:

Le changement climatique a pour conséquence l’apparition de forts événements pluvieux de plus en plus fréquents, occasionnant de fortes variations de débit et de concentrations à l’influent des stations d’épuration. La connaissance des risques d’orage et des débits potentiels plusieurs heures ou plusieurs jours en avance permettrait d’anticiper les adaptations opérationnelles pour préparer la station et protéger les différents ouvrages des risques de défaillance. Dans cette étude, les données météorologiques (pluies, température, vents, humidités, précipitations…) et l’historique des données d

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Mizunami, Makoto, and Hideki Tateda. "Classification of Ocellar Interneurones in the Cockroach Brain." Journal of Experimental Biology 125, no. 1 (1986): 57–70. http://dx.doi.org/10.1242/jeb.125.1.57.

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Abstract:

Nine types of ocellar interneurones with arborizations in the ocellar tract have been identified in the cockroach, Periplaneta americana. These neurones are classified into (1) five types of ‘PS-neurone’, which project into the posterior slope, (2) two types of ‘OL-neurone’, which project into the lobula and medulla of the optic lobe, and (3) two types of ‘D-neurone’, which descend to the thoracic ganglia. When recordings were made in the ocellar tract, all types of neurones exhibited similar responses: a tonic hyperpolarization during illumination and one or a few transient depolarizations at

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