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Academic literature on the topic 'Environnement non stationnaire'

Author: Grafiati
Published: 25 May 2024
Last updated: 31 July 2025

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Journal articles on the topic "Environnement non stationnaire"

1

TAHRAOUI, Btissam, and Mustapha ACHIBANE. "Le choix d'un modèle pour mesurer l'impact des pertes des risques opérationnels bancaires sur la rentabilité." International Journal of Accounting, Finance, Auditing, Management and Economics 3, no. 1-2 (2022): 300–317. https://doi.org/10.5281/zenodo.5901583.

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Abstract:
Dans un environnement instable, la croissance de l’activité bancaire entraine l’émergence de plus en plus de risques néfastes, allant du risque financier au risque opérationnel, ce dernier peut être subdivisé en deux catégories, les risques maitrisables ainsi que les risques non maitrisables. La première catégorie comprend les pertes provenant des défaillances des processus, des erreurs humaines, de défaillances informatiques. Les pertes causées par celui-ci se mesurent en milliards de dirhams et ont
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2

SAYED MOUCHAWEH, Moamar. "Apprentissage dynamique dans un environnement non-stationnaire." Technologies logicielles Architectures des systèmes, August 2014. http://dx.doi.org/10.51257/a-v1-h3125.

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Dissertations / Theses on the topic "Environnement non stationnaire"

1

Honeine, Paul. "Méthodes à noyau pour l'analyse et la décision en environnement non-stationnaire." Troyes, 2007. http://www.theses.fr/2007TROY0018.

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Abstract:
Ce mémoire de thèse propose un nouveau cadre pour l’analyse et la décision en environnement non-stationnaire et en situation de pénurie d’information statistique, par une fertilisation croisée des domaines de l’analyse temps-fréquence, du traitement adaptatif du signal et de la reconnaissance des formes par méthodes à noyau. On introduit un cadre générale pour bénéficier des plus récents développements des méthodes à noyau dans le domaine temps-fréquence, grâce à un choix approprié de noyau reproduisant. On l’illustre par l’analyse en composantes principales dans ce domaine, avant d’étendre le
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2

He, Xiyan. "Sélection d'espaces de représentation pour la décision en environnement non-stationnaire : application à la segmentation d'images texturées." Troyes, 2009. http://www.theses.fr/2009TROY0027.

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Abstract:
L'objectif de cette thèse est d'améliorer ou de préserver les performances d'un système de décision en présence de bruit our de non stationnarité sur les mesures. L'approche proposée consiste à fragmenter l'espace de représentation initial en un ensemble de sous-espaces, puis à prendre la décision à l'aide des sous-espaces qui ne sont pas affectés par les non stationnarités (on parlera alors d'espaces homogènes). Pour cela, nous avons proposé trois approches pour sélectionner des sous-espaces homogènes issus de l'espace initial. L'une, reposant sur un ensemble de classifieurs des PPV, associée
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3

Aklil, Nassim. "Apprentissage actif sous contrainte de budget en robotique et en neurosciences computationnelles. Localisation robotique et modélisation comportementale en environnement non stationnaire." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066225/document.

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Abstract:
La prise de décision est un domaine très étudié en sciences, que ce soit en neurosciences pour comprendre les processus sous tendant la prise de décision chez les animaux, qu’en robotique pour modéliser des processus de prise de décision efficaces et rapides dans des tâches en environnement réel. En neurosciences, ce problème est résolu online avec des modèles de prises de décision séquentiels basés sur l’apprentissage par renforcement. En robotique, l’objectif premier est l’efficacité, dans le but d’être déployés en environnement réel. Cependant en robotique ce que l’on peut appeler le budget
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4

Alami, Réda. "Bandits à Mémoire pour la prise de décision en environnement dynamique. Application à l'optimisation des réseaux de télécommunications." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPASG063.

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Abstract:
Dans cette thèse de doctorat, nous étudions le problème du bandit manchot non stationnaire où le comportement de non-stationnarité de l'environnement est caractérisé par plusieurs changements brusques appelés "points de changement". Nous proposons les bandits à mémoire : une combinaison entre un algorithme pour le bandit manchot stochastique et le détecteur Bayésien de point de changement. L'analyse de ce dernier a toujours été un problème ouvert dans la communauté de la théorie statistique et de l'apprentissage séquentiel. Pour cette raison, nous dérivons une variante du détecteur Bayésien de
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5

Ngo, Ho Anh Khoi. "Méthodes de classifications dynamiques et incrémentales : application à la numérisation cognitive d'images de documents." Thesis, Tours, 2015. http://www.theses.fr/2015TOUR4006/document.

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Abstract:
Cette thèse s’intéresse à la problématique de la classification dynamique en environnements stationnaires et non stationnaires, tolérante aux variations de quantités des données d’apprentissage et capable d’ajuster ses modèles selon la variabilité des données entrantes. Pour cela, nous proposons une solution faisant cohabiter des classificateurs one-class SVM indépendants ayant chacun leur propre procédure d’apprentissage incrémentale et par conséquent, ne subissant pas d’influences croisées pouvant émaner de la configuration des modèles des autres classificateurs. L’originalité de notre propo
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6

El, Bouchikhi El Houssin. "Sur l'estimation spectrale paramétrique pour la détection des défauts dans les machines asynchrones en environnements stationnaire et non stationnaire." Phd thesis, Université de Bretagne occidentale - Brest, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01019643.

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Abstract:
Ce travail de thèse traite de la détection et du diagnostic des défaillances par analyse du courant statorique dans les entraînements mécaniques à base de machine asynchrone. En se basant sur des travaux ultérieurs un modèle du signal en présence de défaut est présenté. Pour estimer les paramètres du modèle, nous proposons une technique statistique basée sur le Maximum de Vraisemblance et une approche basée sur les sous-espaces signal/bruit. Ces techniques ont été développées pour analyser des courants statoriques dans le cas stationnaire et non-stationnaire. Ces techniques permettent de révél
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7

Deloux, Estelle. "POLITIQUES DE MAINTENANCE CONDITIONNELLE POUR UN SYSTEME A DEGRADATION CONTINUE SOUMIS A UN ENVIRONNEMENT STRESSANT." Phd thesis, Université de Nantes, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00348191.

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Abstract:
L'un des challenges de l'optimisation de la maintenance est la production de modèles décisionnels conjuguant performance au niveau stratégique et au niveau opérationnel. Une hypothèse classique est de considérer que le niveau de dégradation du système peut être modélisé par un processus stochastique particulier caractérisé en régime stationnaire sans tenir compte des effets de l'environnement d'exploitation du système. Cette hypothèse peut être vue comme un des facteurs entraînant des écarts entre les performances attendues et celles mesurées. Par contre, de nombreux travaux sont développés da
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8

Hadoux, Emmanuel. "Markovian sequential decision-making in non-stationary environments : application to argumentative debates." Thesis, Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066489/document.

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Abstract:
Les problèmes de décision séquentielle dans l’incertain requièrent qu’un agent prenne des décisions, les unes après les autres, en fonction de l’état de l’environnement dans lequel il se trouve. Dans la plupart des travaux, l’environnement dans lequel évolue l’agent est supposé stationnaire, c’est-à-dire qu’il n’évolue pas avec le temps. Toute- fois, l’hypothèse de stationnarité peut ne pas être vérifiée quand, par exemple, des évènements exogènes au problème interviennent. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la prise de décision séquentielle dans des environnements non-stationnaires. No
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Hadoux, Emmanuel. "Markovian sequential decision-making in non-stationary environments : application to argumentative debates." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066489.

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Abstract:
Les problèmes de décision séquentielle dans l’incertain requièrent qu’un agent prenne des décisions, les unes après les autres, en fonction de l’état de l’environnement dans lequel il se trouve. Dans la plupart des travaux, l’environnement dans lequel évolue l’agent est supposé stationnaire, c’est-à-dire qu’il n’évolue pas avec le temps. Toute- fois, l’hypothèse de stationnarité peut ne pas être vérifiée quand, par exemple, des évènements exogènes au problème interviennent. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la prise de décision séquentielle dans des environnements non-stationnaires. No
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