Reconnaissance de formes par les réseaux de neurones

dc.contributor.authorBenzaid, Badis
dc.date.accessioned2015-06-17T12:53:00Z
dc.date.available2015-06-17T12:53:00Z
dc.date.issued2009
dc.description83 p. : ill. 30 cmen_US
dc.description.abstractDans ce mémoire nous présentons une approche de reconnaissance automatique de formes statiques appliquée aux formes géométriques simples. Cette approche est basée sur un système d'intelligence artificielle à savoir les réseaux de neurones artificiels. A partir des images de formes. nous obtenous les vecteurs caractéristique correspondant aux différents formes.Ces vecteur caractéristique représentent les entrées du réseau de neurones pour effectuer l'apprentissage et la reconnaissance de forme. Le réseau de neurones utilisé est le perceptron multicouche PMC dont l'apprentissage est réalisé par l'algorithme de rétropropagtion du gradient. malgré la difficulté du choix de l'architecture optimale d'un réseau de neurones, notre architecture ainsi que les différents paramètres choisis nous ont donné des résultats intéressanteen_US
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-boumerdes.dz123456789/1989
dc.language.isofren_US
dc.subjectApprentissageen_US
dc.subjectRéseaux neuronaux (physiologie)en_US
dc.titleReconnaissance de formes par les réseaux de neuronesen_US
dc.typeThesisen_US

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