L'approche multimodèle et les réseaux de neurones artificiels
Pour l'identification des systèmes complexes
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L'approche multimodèle est capable d'appréhender le comportement d'un système complexe par un ensemble de modèles locaux simples, caractérisant le fonctionnement du système dans ces différentes zones de fonctionnement. A chaque modèle est affecté un coefficient appelé validité ou pertinence. Ces validités sont exploitées pour la fusion des modèles de la base dont le but de la détermination du modèle global multimodèle. dans ce travail, on a proposé une nouvelle approche de génération systématique d'une base de modèles par exploitation des réseaux de Kohonen. Cette nouvel...
L'approche multimodèle est capable d'appréhender le comportement d'un système complexe par un ensemble de modèles locaux simples, caractérisant le fonctionnement du système dans ces différentes zones de fonctionnement. A chaque modèle est affecté un coefficient appelé validité ou pertinence. Ces validités sont exploitées pour la fusion des modèles de la base dont le but de la détermination du modèle global multimodèle. dans ce travail, on a proposé une nouvelle approche de génération systématique d'une base de modèles par exploitation des réseaux de Kohonen. Cette nouvelle approche est capable de générer systématiquement le nombre, les structures et les paramètres de modèles de la base, à partir uniquement, d'un fichier riche d'identification. Pour surmonter le problème de calcul de validités de modèles, une nouvelle technique a été proposée. Ce critère exploite les centres de classes obtenus dans la phase de détermination de la base de modèles. La validation expérimentale de la nouvelle approche de génération systématique d'une base de modèles et de la nouvelle technique de calcul de validités ont donné des résultats satisfaisants.
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