001023064
100  $a                         y50      
101  $afre
2001 $aOptimisation de la base des règles floue pour l'identification des systèmes non-linéaires "$bressource électronique
210  $aUniversité de Sétif 1 - Ferhat Abbas : Département d'Electronique$cUniversité de Sétif 1 - Ferhat Abbas
328 1$bMagister$cElectronique$eDépartement d'Electronique , Université de Sétif 1 - Ferhat Abbas
330  $a{rtf1fbidisansideff0{fonttbl{f0fromanfprq2fcharset0 Times New Roman;}{f1fnilfcharset0 MS Sans Serif;}} viewkind4uc1pardrtlparlang1024f0fs24 La base des r'e8gles floue acquise de donn'e9e num'e9rique peut g'e9n'e9r'e9 une redondance drquote'e9tats.par pardltrparqjlang1036 Notre travail consiste 'e0 g'e9n'e9r'e9 et r'e9duit la base des r'e8gles flue pour lrquote identification des syst'e8mes non-lin'e9aires pour cela on 'e9tudiera la m'e9thode de la similarit'e9 floue, m'e9thode de la d'e9composition en valeurs singuli'e8res (SVD) (Single value decomposition),le filtre de Kalman. Ainsi que la m'e9thode des algorithmes g'e9n'e9tiques multi-objectifs (NPGA).par pardltrparlang1024 Dans cette 'e9tude, on  consid'e8re la combinaison des diff'e9rentes disciplines,  la logique floue, les r'e9seaux de neurones et les algorithmes g'e9n'e9tiques et 'e9volutionnaires pour rem'e9dier aux handicaps de chacune. Cette combinaison sera utilis'e9e pour d'e9velopper un algorithme drquote identification des syst'e8mes non lin'e9aires.                                                                                                                 lang5121f1fs16par }
610  $aLogique floue, réseau de neurone, réduction de la base des règles floue  Mesure similaire, SVD,  G.A  multiobjectif.
700  $aMOHAMED, TAHAR ALI
701  $aArray
801 0$aDZ$bCERIST PNST
901$ac