GEOTRUST SSL CERTIFICATE
| Titre : | Classification des signaux optiques avec un système neuronal artificiel |
| Auteurs : | Mr. GARADI Ahmed, Directeur de thèse ; BARKET Asmaa, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | [S.l.] : Algèrie:unv saida-Dr Moulay Tahar, 2021-2022 |
| Format : | 61p. / 29cm |
| Accompagnement : | CD |
| Note générale : | Bibliographie |
| Langues: | Français |
| Catégories : | |
| Résumé : |
Machine Learning ou l’apprentissage automatique est un domaine scientifique, et
plus particulièrement une sous-catégorie de l’intelligence artificielle. Cette thèse de fin de cycle, soucieuse de développer une méthode de décision, basés sur l’estimation de seuil optimal et la deuxième partie présent une simulation des réseaux de neurones appliqué sur un système 2D-OCDMA avec trois entrées, une sortie et quinze couches cachés. Les résultats obtenus prouvent que les réseaux neurones peuvent être employés pour améliorer les performances du système et réduire la probabilité d’erreur. Nous avons constaté qu’ils donnent des résultats précis : 0.010381 pour l'erreur quadratique moyenne, 0,0001 pour l'erreur quadratique moyenne relative et 99,924 % pour le coefficient de corrélation (R), qui reflète l'efficacité de l'estimateur de seuil optimal. |
| Note de contenu : |
1-L’apprentissage machine
2-Système asynchrone OCDMA 3-Estimation de seuil optimal basé sur un réseau de neurones artificiels 4-Simulations et résultats |
Exemplaires (1)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| TECT01758 | T.EN.MS00615 | Périodique | Salle des Thèses | Electronique | Exclu du prêt |
Documents numériques (1)
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