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Dissertations / Theses on the topic 'Modélisation des neurones'

Author: Grafiati

Published: 25 May 2024

Last updated: 31 July 2025

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1

Yonaba, Harouna. "Modélisation hydrologique hybride : réseau de neurones - modèle conceptuel." Thesis, Université Laval, 2009. http://www.theses.ulaval.ca/2009/26583/26583.pdf.

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2

Michel, Christophe. "Modélisation mathématique de l'activité électrophysiologique des neurones auditifs primaires." Phd thesis, Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00808610.

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Abstract:

En réponse à une stimulation sonore, la cellule ciliée interne libère du glutamate qui va activer des récepteurs distribués sur le bouton post-synaptique. Les courants post-synaptiques vont ensuite dépolariser la terminaison périphérique des neurones auditifs primaires, et initier le déclenchement d'un potentiel d'action. Tandis que la connaissance des mécanismes pré-synaptiques a considérablement progressé ces 10 dernières années, les mécanismes responsables de l'initiation des potentiels d'action sont encore méconnus. Dans cette étude, nous avons déterminé les conductances ioniques nécessair

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Douence, Vincent. "Circuits et systèmes de modélisation analogique de neurones biologiques." Bordeaux 1, 2000. http://www.theses.fr/2000BOR10596.

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Abstract:

L'objectif de cette these est la realisation de calculateurs analogiques bases sur des modeles neurophysiologiques de type hodgkin et huxley. Ces simulateurs sont batis autour d'asics (application specific integrated circuits) analogiques specifiquement concus pour resoudre ces equations. Construits avec une approche modulaire, ils permettent la simulation realiste en temps reel et continu de l'activite electrophysiologique de neurones biologiques. Afin de garder une souplesse d'utilisation maximale, les parametres des modeles et les interconnexions de ses differents elements sont programmable

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4

Hodara, Pierre. "Systèmes de neurones en interactions : modélisation probabiliste et estimation." Thesis, Cergy-Pontoise, 2016. http://www.theses.fr/2016CERG0854/document.

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Abstract:

On étudie un système de particules en interactions. Deux types de processus sont utilisés pour modéliser le système. Tout d'abord des processus de Hawkes. On propose deux modèles pour lesquels on obtient l'existence et l'unicité d'une version stationnaire, ainsi qu'une construction graphique de la mesure stationnaire à l'aide d'une décomposition de type Kalikow et d'un algorithme de simulation parfaite.Le deuxième type de processus utilisés est un processus de Markov déterministe par morceaux (PDMP). On montre l'ergodicité de ce processus et propose un estimateur à noyau pour la fonction de ta

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Bouchereau, Maxime. "Modélisation de phénomènes hautement oscillants par réseaux de neurones." Electronic Thesis or Diss., Université de Rennes (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024URENS034.

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Abstract:

Cette thèse porte sur l’application du Machine Learning à l’étude d’équations différentielles fortement oscillantes. Plus précisément, on s’intéresse à une manière d’approcher de manière précise et avec le moins de calculs possible la solution d’une équation différentielle en s’aidant de réseaux de neurones. Tout d’abord, le cas autonome est étudié, où les propriétés de l’analyse rétrograde et des réseaux de neurones sont utilisés afin d’améliorer des méthodes numériques existantes, puis une généralisation au cas fortement oscillant est proposée afin d’améliorer un schéma numérique d’ordre un

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6

Dubois-Boissier, Marie-Dominique. "Modélisation d'un neurone du striatum." Université Joseph Fourier (Grenoble), 1996. http://www.theses.fr/1996GRE19004.

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7

Meunier, David. "UNE MODÉLISATION ÉVOLUTIONNISTE DU LIAGE TEMPOREL." Phd thesis, Université Lumière - Lyon II, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00198797.

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Abstract:

L'hypothèse du liage temporel par synchronie suscite un intérêt important en neurobiologie, car elle permet d'expliquer comment différentes structures du cerveau peuvent établir entre elles un lien fonctionnel, en rapport avec une fonction cognitive. Cependant, il n'existe pas de modèle permettant de faire communiquer différents groupes de neurones par le biais de leurs émissions. <br /><br />Nous avons développé un modèle de réseau de neurones impulsionnels, dont la topologie est modifiée par un algorithme évolutionniste. Le critère de performance utilisé pour l'algorithme évolutionniste est

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Chevallier, Julien. "Modélisation de grands réseaux de neurones par processus de Hawkes." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016AZUR4051/document.

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Abstract:

Comment fonctionne le cerveau ? Peut-on créer un cerveau artificiel ? Une étape essentielle en vue d'obtenir une réponse à ces questions est la modélisation mathématique des phénomènes à l'œuvre dans le cerveau. Ce manuscrit se focalise sur l'étude de modèles de réseaux de neurones inspirés de la réalité.Cette thèse se place à la rencontre entre trois grands domaines des mathématiques - l'étude des équations aux dérivées partielles (EDP), les probabilités et la statistique - et s'intéresse à leur application en neurobiologie. Dans un premier temps, nous établissons les liens qui existent entre

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9

Roudgé, Mathieu. "Modélisation expérimentale par les réseaux de neurones du perçage multi-materiaux." Thesis, Bordeaux 1, 2011. http://www.theses.fr/2011BOR14226/document.

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Abstract:

Les nouvelles avancées dans le domaine de la science des matériaux ont engendré l’apparition de nouvelles problématiques notamment concernant leurs perçages. Dans le cas des structures aéronautiques, l’opération de perçage des panneaux multi-matériaux CFRP/aluminium se situe juste avant l’assemblage final. Les pièces percées ont donc une forte valeur ajoutée. L’intérêt de pouvoir prédire le moment où la qualité du perçage s’approche des bornes des spécifications prend alors tout son sens. La mise en place d’un modèle expérimental multi-matériaux par les réseaux de neurones permet prédire la qu

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Berthommier, Frédéric. "Intégration neuronale dans le système auditif : modélisation de réseaux neuronaux temporo-dépendants." Phd thesis, Grenoble 1, 1992. https://theses.hal.science/tel-00342101.

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Berthommier, Frédéric. "Intégration neuronale dans le système auditif : modélisation de réseaux neuronaux temporo-dépendants." Phd thesis, Université Joseph Fourier (Grenoble), 1992. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00342101.

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Abassi, Mohamed Habib. "Modélisation par réseaux de neurones de la maintenabilité d'un logiciel en télécommunication." Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 1999. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk1/tape7/PQDD_0006/MQ43746.pdf.

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13

Boucher, Marie-Amélie. "Modélisation hydrologique probabiliste par réseaux de neurones : calibration de la distribution prédictive." Thesis, Université Laval, 2006. http://www.theses.ulaval.ca/2006/24021/24021.pdf.

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Goulet-Fortin, Jérôme. "Modélisation des rendements de la pomme de terre par réseau de neurones." Thesis, Université Laval, 2009. http://www.theses.ulaval.ca/2009/26556/26556.pdf.

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Jemeï, Samir. "Modélisation d'une Pile à Combustible de type PEM par Réseaux de Neurones." Phd thesis, Université de Franche-Comté, 2004. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00777611.

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Abstract:

Ce travail apporte une contribution à la modélisation des piles à combustible de type PEM. La modélisation fait ici appel aux réseaux artificiels de neurones et est appliquée à deux piles à combustible de puissances différentes. La première partie de ce mémoire rappelle les verrous technologiques liés à l'intégration des piles à combustibles dans un véhicule. Puis l'auteur s'interroge sur la nécessité de modéliser une pile à combustible avant de se pencher sur les différentes méthodes de modélisation existante. La réalisation d'un modèle neuronal décrivant le comportement statique d'une pile à

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16

Guiochon, Samuel. "Modélisation et contrôle en ligne d'une polymérisation : l'apport des réseaux de neurones." Bordeaux 1, 1996. http://www.theses.fr/1996BOR10637.

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Abstract:

Une procedure de controle du degre de polymerisation moyen en nombre est proposee dans le cas de la polymerisation radicalaire en solution du methacrylate de methyle produit dans un reacteur semi-continu. L'apport des reseaux de neurones a cette procedure est plus particulierement etudie

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Bal, Lyes. "Modélisation du retrait et du fluage du béton par réseaux de neurones." Thesis, Lille 1, 2009. http://www.theses.fr/2009LIL10112/document.

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Abstract:

Le béton est le matériau de construction le plus utilisé depuis plus d’un siècle. Après sa mise en place et sa prise, il connaît diverses évolutions dimensionnelles d’origine physique comme le retrait et d’origine physique et mécanique comme le fluage. Le séchage qui accompagne le durcissement du béton conduit à d’importantes variations dimensionnelles, qui peuvent se manifester par des fissures préjudiciables à la durabilité et à la bonne tenue des ouvrages. La présente étude a pour objet de montrer l’application d’une approche non paramétrique dite « Réseaux de Neurones Artificiels » afin de

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18

Guerin, Paul. "Modélisation et recherche de stratégies expérimentales dans l’atrophie multisystématisée." Thesis, Bordeaux, 2018. http://www.theses.fr/2018BORD0141.

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Abstract:

L’atrophie multisystématisée (AMS) est une maladie neurodégénérative orpheline altérant de nombreuses régions du système nerveux central, notamment les systèmes olivopontocérébelleux et striatonigral ainsi que divers noyaux autonomes du tronc cérébral, et dont la progression est très rapide. La principale caractéristique de l’AMS est la présence d’agrégats oligodendrogliaux nommés inclusions cytoplasmiques gliales dont le principal composant est la protéine α-synucléine (α-syn). La dégénérescence entraine notamment une grave atteinte des fonctions autonomes, ainsi qu’à un degré variable un syn

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Vasilache, Adriana. "Les réseaux de neurones pour la modélisation et la commande des procédés biotechnologiques." Toulouse, INSA, 2000. http://www.theses.fr/2000ISAT0050.

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Abstract:

Dans ce travail nous réalisons une étude sur l'utilisation de réseaux de neurones pour la modélisation, la classification et la prédiction appliquées aux procédés de fermentation. Les modèles de type boîte noire (et nous classifions ici les réseaux de neurones) sont utiles pour la modélisation des procédés ou des phénomènes pour lesquels des modèles analytiques ne peuvent pas être déduits à partir de considérations physiques. Parmi les avantages des modèles neuronaux par rapport aux autres modèles boîte noire, nous mentionnons le fait qu'ils sont des approximateurs universels, leurs fonctions

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Cottrell, Marie. "Modélisation de réseaux de neurones par des chaines de Markov et autres applications." Paris 11, 1988. http://www.theses.fr/1988PA112232.

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Abstract:

La première partie de la thèse consiste en un article publié (IEEE Trans. Aut. Control Vol. AC 28, n° 9, 1983), avec J. C. Fort et G. Malgouyres, qui propose deux méthodes d'évaluation du temps de sortie d'un bassin d'attraction pour une chaine de Markov ce temps étant extrêmement grand, on utilise pour cela un changement de probabilité exponentiel tant pour une méthode de simulation rapide que pour une approximation diffusion non standard. La deuxième partie comprend deux articles publiés avec J. C. Fort (Annales de l'IHP Probabilités et Statistiques vol. 23, n°1, 1987) et Biological Cybernet

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Rey-Fabret, Isabelle. "Les réseaux de neurones pour la modélisation des écoulements d'effluents dans les pipelines." Paris, CNAM, 2005. http://www.theses.fr/2005CNAM0513.

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Abstract:

Le logiciel TACITE développé par l’IFP est un outil de modélisation des écoulements polyphasiques dans les conduites pétrolières, composé de trois principales entités : le module thermodynamique, le module hydrodynamique et le schéma numérique. Ce logiciel rencontre des difficultés dans certains cas de production. A priori, elles ont été attribuées en partie au caractère non dérivable de la fonction hydrodynamique. Dans ce cadre, l’objectif de la présente thèse était de rendre cette fonction continue et dérivable en tout point de son domaine de définition, et de voir dans quelle mesure ceci pe

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Alexandre, Frédéric. "Une modélisation fonctionnelle du cortex : La colonne corticale : aspects visuels et moteurs." Nancy 1, 1990. http://docnum.univ-lorraine.fr/public/SCD_T_1990_0054_ALEXANDRE.pdf.

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Abstract:

Nous proposons une nouvelle approche connexionniste, fondée sur la modélisation de la colonne corticale, architecture modulaire du cortex. Ses propriétés sont décrites autour des aspects suivants: description statique (architecture et connectivite) puis dynamique (états d'activation, règles de fonctionnement et de mémorisation). L'étude de ce modèle porte également sur les propriétés émergentes de réseaux composés de tels automates.

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Hocepied, Gatien. "Détection précoce de crises d'épilepsie à l'aide d'une modélisation du comportement oscillatoire neuronal." Doctoral thesis, Universite Libre de Bruxelles, 2012. http://hdl.handle.net/2013/ULB-DIPOT:oai:dipot.ulb.ac.be:2013/209579.

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Badja, Cherif. "Optimisation de la différenciation neuronale et musculaire de cellules pluripotentes induites humaines pour la modélisation des maladies rares : exemple du syndrome de DiGeorge." Thesis, Aix-Marseille, 2015. http://www.theses.fr/2015AIXM5027/document.

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Abstract:

Le syndrome de DiGeorge ou microdélétion 22q11.2, est la délétion chromosomique la plus fréquente chez les êtres humains. Cette délétion est liée à la recombinaison homologue non-allélique au cours de la méiose induisant la perte d’en moyenne 40 gènes. Les études de corrélation génotype/phénotype chez les patients ont révélé des différences phénotypiques entre individus et cela indépendamment de la taille des microdélétions. L’hypothèse de l’implication des mécanismes épigénétiques dans la variabilité phénotypique observée a été soulevée mais reste encore inexplorée. C’est dans ce contexte que

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Osseni, Mazid Abiodoun. "Modélisation électrophysiologique et biochimique d'un neurone : CA1 cellule de l'hippocampe." Master's thesis, Université Laval, 2015. http://hdl.handle.net/20.500.11794/26164.

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Abstract:

Ce mémoire présente une nouvelle approche pour la réalisation de modèles biophysiques de neurone. Dans un premier temps, nous avons développé un modèle électrique compartimental selon le formalisme de Hodgkin-Huxley avec le logiciel NEURON. En second lieu, nous avons procédé à la réalisation de la modélisation biochimique avec des systèmes d’équations différentielles représentant des réactions d’action de masse et des réactions enzymatiques. La modélisation biochimique se fait tant dans un modèle par compartiments avec des équations différentielles ordinaires que dans un modèle spatial avec de

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Oussar, Yacine. "Réseaux d'ondelettes et réseaux de neurones pour la modélisation statique et dynamique de processus." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 1998. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00000677.

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Abstract:

Durant les dix dernières années, les réseaux de neurones à fonctions sigmoïdales ont connu de grands succès dans de nombreux domaines. Associés à des algorithmes d'apprentissage efficaces, ils constituent un puissant outil de modélisation non linéaire de processus, grâce à leur propriété d'approximation universelle parcimonieuse. Ce travail de thèse propose une mise en uvre de réseaux d'ondelettes, alternative possible aux réseaux de neurones, pour la modélisation statique et dynamique. Les ondelettes sont une famille de fonctions issues du traitement du signal et de l'image, dont il a été réc

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Gaudier, Fabrice. "Modélisation par réseaux de neurones : application à la gestion du combustible dans un réacteur." Cachan, Ecole normale supérieure, 1999. http://www.theses.fr/1999DENS0009.

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Abstract:

Tous les ans, un quart du combustible nucléaire d'un cœur de réacteur est remplace par du combustible neuf. Du fait de leur historique. Les autres combustibles ont des propriétés physiques très différentes. Se pose alors le problème de la répartition du combustible au sein du cœur tout en veillant à ce que le plan de chargement proposé vérifie des contraintes de sureté : c'est le problème du repositionnement de combustible. Si une recherche exhaustive est illusoire, elle nécessite le calcul des caractéristiques neutroniques, notamment le pic de puissance, pour des milliers de plans de chargeme

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Rochel, Olivier. "Une approche événementielle pour la modélisation et la simulation de réseaux de neurones impulsionnels." Nancy 1, 2004. http://www.theses.fr/2004NAN10004.

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Abstract:

Cette thèse est bâtie sur le constat de l'absence d'outils génériques adaptés à la modélisation et la simulation de grands réseaux de neurones impulsionnels. Une première partie de la thèse est consacrée à la présentation des modèles existants. Dans ces modèles, les impulsions se traduisent par des discontinuités dans la dynamique des neurones. Ces discontinuités sont à la source de difficultés de modélisation et de simulation. Nous présentons dans une seconde partie une nouvelle approche, basée sur la notion de système à événements discrets, utilisant le formalisme DEVS. Elle permet de prendr

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Asnaashari, Ahmad. "Modélisation de la défaillance des réseaux d'eau : approches statistique, réseau de neurones et survie." Lille 1, 2007. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/2007/50376-2007-Asnaashari.pdf.

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Abstract:

La défaillance des réseaux d'eau constitue un problème majeur en Iran, qui nécessite des investissements importants et l'élaboration d'une stratégie optimale pour la réhabilition des réseaux d'eau. Ce travail constitue une contribution à cet objectif. Il vise le développement des outils pour améliorer la gestion et la maintenance des réseaux d'eau. Il comporte la détermination des principaux facteurs affectant la défaillance des réseaux d'eau, l'élaboration d'un modèle de prévision fondé sur les Réseaux de Neurones Artificiels, et le développement d'un modèle de survie. Ces approches ont été a

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Vigot, Gabriel. "Réseaux de neurones en graphe pour la modélisation de propulseurs ioniques à effet Hall." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2025. http://www.theses.fr/2025TLSEP017.

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Abstract:

Lorsque nous devons modéliser des plasmas par des simulations numériques, il est indispensable résoudre des systèmes d’équation aussi connu sous le nom de système linéaire. Cette étape de calcul peut représenter l’un des coûts les plus critiques pour une simulation numérique. Dans un contexte numérique où nous devons modéliser des plasmas pour représenter un propulseur ionique à effet Hall en fonctionnement, calculer le champ électrique est nécessaire pour visualiser le comportement du propulseur au cours du temps. Le champ électrique est directement déduit de l’équation de Poisson. Cette équa

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Bensetti, Mohamed. "Etude et modélisation de capteurs destinés au contrôle non destructif par courants de Foucault : mise en oeuvre de méthodes d'inversion." Paris 11, 2004. http://www.theses.fr/2004PA112291.

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Abstract:

Ce traval de these aborde des problematiques liees au controle non destructif (cnd) par courants de foucault, il est decompose en trois grandes parties. La premiere a ete consacree a lamise en Œuvre de methodes d'inversion pour l'estimation des parametres physiques et geometriques de cibles. Pour ce fait, nous nous sommes interesses aux modeles inverses a base de reseaux de neurones. Dans ce contexte deux applications ont ete etudiees. Les micro-bobines sont dediees a plusieurs appucations telles que radio frequence (rf), resonance magnetique nucleaire (rmn), controle non destructif (cnd). Sel

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Rivals, Isabelle. "Modélisation et commande de processus par réseaux de neurones ; application au pilotage d'un véhicule autonome." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 1995. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00797072.

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Abstract:

Les réseaux de neurones formels permettent de construire, par apprentissage statistique, une vaste famille de modèles et de correcteurs non linéaires. L'objet de cette thèse est la définition des modalités de mise en œuvre de réseaux de neurones et l'évaluation de leur apport pour la modélisation et la commande non adaptatives de processus dynamiques non linéaires. Sur le plan théorique, nous présentons la modélisation et la commande de processus par réseaux de neurones dans un cadre aussi général que possible, en les plaçant dans la perspective de l'Automatique classique. En modélisation, les

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Främling, Kary. "Modélisation et apprentissage des préférences par réseaux de neurones pour l'aide à la décision multicritère." Phd thesis, INSA de Lyon, 1996. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00825854.

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Abstract:

La modélisation des préférences des décideurs pour des problèmes de choix est l'objet principal de ce travail de thèse. Afin d'obtenir des modèles plus réalistes, des fonctions de préférence contextuelle sont présentées dans ce mémoire de thèse. La complexité d'expression de telles fonctions est réduite par le recours à des techniques d'apprentissage automatique à partir de réseaux de neurones. L'identification des fonctions de préférence est réalisée par des réseaux de neurones, fondés sur les principes de la régression non-linéaire, à partir d'exemples de décision. Une telle technique n'est

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Taver, Virgile. "Caractérisation et modélisation hydrodynamique des karsts par réseaux de neurones : application à l'hydrosystème du Lez." Thesis, Montpellier 2, 2014. http://www.theses.fr/2014MON20169/document.

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Abstract:

La connaissance du fonctionnement hydrodynamique des karsts représente un enjeu planétaire pour la ressource en eau car ils alimentent en eau potable près de 25% de la population mondiale. Néanmoins, la complexité, l'anisotropie, l'hétérogénéité, la non-linéarité et l'éventuelle non-stationnarité de ces aquifères en font des objets encore largement sous-exploités du fait de la difficulté de caractériser leur morphologie et leur fonctionnement hydrodynamique. Dans ce contexte, le paradigme systémique permet d'apporter de nouvelles méthodes en étudiant ces hydrosystèmes au travers de la relation

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Constant, Luc. "Modélisation de dispositifs électriques par réseaux de neurones en vue de l'émulation en temps réel." Toulouse, INPT, 2000. http://www.theses.fr/2000INPT051H.

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Abstract:

Dans ce travail, l'auteur présente la conception et l'étude de réseaux de neurones destinés à la modélisation de dispositifs électriques. Ces modèles sont conçus en vue d'une future réalisation en temps réel s'intégrant dans des émulateurs d'ensembles convertisseurs statiques / machines électriques / capteurs. La première partie rappelle les principes de base de l'émulation temps réel. L'auteur présente ensuite les techniques du connexionnisme, et plus particulièrement l'utilisation des réseaux de neurones pour la modélisation de processus dynamiques. La réalisation d'un modèle neuronal de la

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Lenkeu, Lenkeu Nadège Octavie. "Modélisation du transport d'eau et du changement de volume dans les neurones et les astrocytes." Master's thesis, Université Laval, 2017. http://hdl.handle.net/20.500.11794/27914.

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Abstract:

La microscopie holographique utilise des techniques d’interférométrie pour mesurer les changements de volume des neurones et des astrocytes avec une précision sans précédent. Un défi important serait de relier les changements de phase mesurés aux changements de volume du neurone et plus encore de relier l’étendue de ces changements de volumes à certaines propriétés des neurones comme le niveau d’activité des cotransporteurs cation-chlorure (CCC) et certaines propriétés biomécaniques des membranes. L’objectif à plus long terme est d’utiliser des changements de phase pour détecter des modificati

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Chambet, Nicolas. "Modélisation physique des réseaux de neurones : étude de comportements collectifs : application au traitement de l'information." Angers, 1995. http://www.theses.fr/1995ANGE0014.

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Abstract:

Nous considérons les réseaux de neurones en tant que modèles physiques de systèmes naturels de traitement de l'information. Pour avancer dans leur modélisation, nous cherchons à inclure progressivement plus d'éléments physiques des neurones en réseaux, à analyser les propriétés résultantes, et à considérer les conséquences pour le traitement de l'information. Dans le chapitre 1, nous examinons et mettons en cohérence les éléments de base de la modélisation des réseaux de neurones, à différents niveaux de description. Nous nous efforçons aussi d'utiliser des grandeurs physiques munies d'unités

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Verzeaux, Laurie. "Etude de l'interaction du TIMP-1 avec ses récepteurs." Thesis, Reims, 2015. http://www.theses.fr/2015REIMS040/document.

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Abstract:

Le TIMP-1, inhibiteur naturel des métalloprotéinases matricielles, exerce des effets pléïotropes indépendants de l'inhibition des MMPs et participe au développement de certains cancers et maladies neurodégénératives. Ces effets cytokiniques du TIMP-1 impliquent sa liaison à des récepteurs membranaires dont certains sont caractérisés, la glycoprotéine CD63/intégrine beta 1 et le complexe pro MMP-9/CD44. Cependant les acides aminés ou les domaines du TIMP-1 se liant à ces récepteurs ne sont pas identifiés. Les travaux réalisés au cours de cette thèse mettent en évidence un nouveau récepteur du T

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Saint-Bauzel, Ludovic. "De la modélisation prédictive du comportement pathologique à l'application dans l'intéraction Robot-Patient." Paris 6, 2007. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00809648.

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Abstract:

Le cadre de mon travail de thèse traite du développement de solutions d'assistance robotisée pour l'aide des personnes atteintes de troubles du fonctionnels. La problématique qui est posée ici est l'apport des réseaux de neurones pour la modélisation du mouvement des personnes atteintes par le syndrome cérébelleux. Dans le but d'améliorer la commande d'un robot d'assistance (Monimad), mon travail a consisté à développer des solutions qui permettent de fournir un modèle interne du mouvement d'une personne atteinte par le syndrome cérébelleux. Pour accomplir ce travail, une phase d'enregistremen

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Kong, A. Siou Line. "Modélisation des crues de bassins karstiques par réseaux de neurones. Cas du bassin du Lez (France)." Phd thesis, Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00649103.

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Abstract:

Les karsts sont l'une des formations aquifères les plus présentes au monde. Exploités, ils fournissent de l'eau potable pour près de 25% de la population mondiale. Cependant la forte hétérogénéité de leur structure implique un comportement non-linéaire particulièrement difficile à simuler et à prévoir. Les réseaux de neurones formels sont des modèles d'apprentissage statistique qui ont été largement utilisés en hydrologie de surface depuis les années 1990, grâce à leurs propriétés de parcimonie et d'approximation universelle. Dans cette thèse, il est proposé d'utiliser les réseaux de neurones

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Benaouda, Djamel. "Modélisation et simulation d'un réseau de neurones formels : implantation sur machine parallèle "hypercube FPS T-40." Phd thesis, Grenoble 1, 1992. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00340978.

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Abstract:

Cette thèse consiste a modéliser un réseau neuronal situe en aval de la cochlee, qui constitue les premières couches de traitement des signaux de la parole issus du système auditif périphérique. Le cadre général du travail présente concerne la modélisation mathématique du réseau de neurones en question, la description de la machine massivement parallèle hypercube FPS T-40 utilisée comme outil de nos simulations, l'implantation du modèle neuronal sur cette machine parallèle et enfin les réalisations et interprétations de résultats de simulation. Ces travaux sont présentés en quatre chapitres co

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Idoux, Erwin. "Propriétés électrophysiologiques intrinsèques et modélisation des neurones responsables de l'intégration mathématique dans le noyau prepositus hypoglossi." Paris 6, 2007. http://www.theses.fr/2007PA066030.

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Abstract:

Cette thèse concerne les mécanismes neuronaux impliqués dans l’intégration mathématique d’un signal de vitesse en signal de position. Dans le cadre du contrôle des mouvements horizontaux de l’œil, cette intégration est réalisée par les neurones du noyau prepositus hypoglossi (nNPH). Les nNPH ont été classés, selon leur profil électrophysiologique, en 3 types (A, B et D) et modélisés. Contrairement aux neurones de type A et B présents aussi dans les noyaux vestibulaires médian et latéral, les neurones de type D sont spécifiques du NPH et leur potentiel de membrane présente des oscillations. De

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Grondin-Perez, Brigitte. "Les réseaux de neurones pour la modélisation et la conduite des réacteurs chimiques : simulations et expérimentations." Bordeaux 1, 1994. http://www.theses.fr/1994BOR10616.

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Abstract:

Le developpement de strategies de conduite de fabrication en temps reel par ordinateur vise, d'une part a ameliorer la productivite, et d'autre part a obtenir des produits d'une meilleure qualite. Jusqu'ici, la majorite des realisations concerne la mise en uvre de techniques de commande lineaire predictive et adaptative. Le caractere adaptatif permet de pallier l'approximation de linearite du modele employe. Une alternative est d'utiliser des reseaux de neurones comme approximateur pour developper une conduite performante. Une analyse des architectures non bouclee a ete realisee avec comme cri

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Harkouss, Youssef. "Application de réseaux de neurones à la modélisation de composants et de dispositifs microondes non linéaires." Limoges, 1998. http://www.theses.fr/1998LIMO0040.

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Abstract:

Le developpement d'une nouvelle approche de la modelisation de composants et de dispositifs microondes non lineaires basee sur une representation par reseau neuronal constitue le theme essentiel de cette these. L'objectif de ce travail consiste d'une part a creer un outil efficace et rapide pour construire des modeles neuronaux performants et d'autre part a montrer a travers des applications pratiques la performance et la precision d'une telle representation comportementale. Nous avons envisage deux types de modeles neuronaux. Le premier est base sur un perceptron multicouche mlp entraine par

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Forgez, Christophe. "Méthodologie de modélisation et de commande par réseaux de neurones pour des dispositifs électrotechniques non linéaires." Lille 1, 1998. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/1998/50376-1998-309.pdf.

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Abstract:

Le domaine de l'electrotechnique recele differents types de phenomenes non lineaires de par la construction et la constitution des machines ou leurs alimentations. Bon nombre de methodes capables de les traiter existent, mais souffrent de ne pas apporter de solutions universelles tant en modelisation qu'en commande les travaux rassembles dans ce memoire proposent un formalisme de modelisation et de commande de systemes electrotechniques en utilisant les reseaux artificiels de neurones. Nous nous sommes efforces d'appliquer les proprietes d'apprentissage des reseaux neuronaux a differents pheno

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Kong, A. SIou Line. "Modélisation des crues de bassins karstiques par réseaux de neurones. Cas du bassin du Lez (Hérault)." Thesis, Montpellier 2, 2011. http://www.theses.fr/2011MON20070/document.

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Abstract:

Les karsts sont l'une des formations aquifères les plus présentes au monde. Exploités, ils fournissent de l'eau potable pour près de 25% de la population mondiale. Cependant la forte hétérogénéité de leur structure implique un comportement non-linéaire et les rendent particulièrement difficiles à étudier, à simuler et à prévoir. Les réseaux de neurones formels sont des modèles d'apprentissage statistiques qui ont été largement utilisés en hydrologie de surface depuis les années 1990, grâce à leurs propriétés de parcimonie et d'approximation universelle.Dans cette thèse, il est proposé d'utilis

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Hugget, Alain. "Réseaux de neurones et algorithmes génétiques : application à la modélisation et à l'optimisation de séchoirs industriels." Bordeaux 1, 1998. http://www.theses.fr/1998BOR11858.

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Abstract:

L'optimisation de sechoirs necessite deux types d'outils pour, dans un premier temps, representer efficacement le comportement du systeme et, par la suite, optimiser simultanement sa structure, ses dimensions et ses parametres de fonctionnement. Dans cette these, une nouvelle approche globale d'optimisation est developpee. Les reseaux de neurones artificiels y sont utilises pour representer efficacement les phenomenes physiques apparaissant lors du sechage et les algorithmes genetiques permettent d'optimiser differents problemes. L'approche est validee sur deux exemples de sechoirs industriels

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Hugget, Alain. "Réseaux de neurones et algorithmes génétiques : application à la modélisation et à l'optimisation de séchoirs industriels." Bordeaux 1, 1998. http://www.theses.fr/1998BOR10679.

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Abstract:

L'optimisation de sechoirs necessite deux types d'outils pour, dans un premier temps, representer efficacement le comportement du systeme et, par la suite, optimiser simultanement sa structure, ses dimensions et ses parametres de fonctionnement. Dans cette these, une nouvelle approche globale d'optimisation est developpee. Les reseaux de neurones artificiels y sont utilises pour representer efficacement les phenomenes physiques apparaissant lors du sechage et les algorithmes genetiques permettent d'optimiser differents problemes. L'approche est validee sur deux exemples de sechoirs industriels

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Chervier, Frédéric. "Modélisation des variations basse fréquence des émissions de COVB à l'aide d'un réseau de neurones artificiels." Paris 7, 2005. http://www.theses.fr/2005PA077179.

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Sabarly, Loïc. "Le Cervelet comme prédicteur dans le contrôle moteur." Paris 6, 2009. http://www.theses.fr/2009PA066103.

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Abstract:

Deux interprétations s’affrontent actuellement quant au rôle du cervelet dans le contrôle moteur. La théorie motrice considère que le cervelet participe directement au contrôle de l’acte moteur. La théorie sensorielle fait, elle, l’hypothèse que le cervelet implémente un prédicteur participant de façon indirecte au contrôle moteur. Un tel prédicteur permet d’anticiper les conséquences sensorielles, dont le retard dû aux délais de transmission et de traitement empêche le contrôle moteur de fonctionner en feedback direct. Par comparaison avec la théorie motrice, la théorie sensorielle apparaît d

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