| Titre : |
Utilisation des réseaux de neurones artificiels pour la caractérisation du comportement d'un isolateur pollué |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Mehdi Maada, Auteur ; Adel Zaitri, Auteur ; Abdelouahab Mekhaldi, Directeur de thèse |
| Editeur : |
[S.l.] : [s.n.] |
| Année de publication : |
2011 |
| Importance : |
63 f. |
| Présentation : |
ill. |
| Format : |
30 cm. |
| Accompagnement : |
1 CD-ROM. |
| Note générale : |
Mémoire de Projet de Fin d’études : Électrotechnique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2011
Bibliogr. f. 62 - 63 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Réseaux de neurones artificiels
Tension contournement
Courant fuite
Pollution uniforme
Prédiction
Feed Forward-Back-Propagation (FFBP)
Organized Maps (SOM) |
| Index. décimale : |
PA01911 |
| Résumé : |
Dans ce travail nous nous intéressons à la prédiction de la tension de contournement et du courant de fuite pour modèle plan d’un isolateur de haute tension soumis à une pollution uniforme en utilisant les réseaux de neurones artificiels.
Nous avons utilisé les résultats des essais effectués en laboratoire comme base de données afin d’entrainer deux types de réseaux de neurones (RNA) suivant des stratégies d’apprentissage différentes, tout en essayant d’interpréter et de tirer des conclusions sur les résultats obtenus.
Le premier RNA est le FeedForward Back-Propagation représentant les RNA à apprentissage supervisé.
Le deuxième type de RNA est les Self Organized Maps (SOM) représentant les RNA à apprentissage non-supervisé. |
Utilisation des réseaux de neurones artificiels pour la caractérisation du comportement d'un isolateur pollué [texte imprimé] / Mehdi Maada, Auteur ; Adel Zaitri, Auteur ; Abdelouahab Mekhaldi, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2011 . - 63 f. : ill. ; 30 cm. + 1 CD-ROM. Mémoire de Projet de Fin d’études : Électrotechnique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2011
Bibliogr. f. 62 - 63 Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Réseaux de neurones artificiels
Tension contournement
Courant fuite
Pollution uniforme
Prédiction
Feed Forward-Back-Propagation (FFBP)
Organized Maps (SOM) |
| Index. décimale : |
PA01911 |
| Résumé : |
Dans ce travail nous nous intéressons à la prédiction de la tension de contournement et du courant de fuite pour modèle plan d’un isolateur de haute tension soumis à une pollution uniforme en utilisant les réseaux de neurones artificiels.
Nous avons utilisé les résultats des essais effectués en laboratoire comme base de données afin d’entrainer deux types de réseaux de neurones (RNA) suivant des stratégies d’apprentissage différentes, tout en essayant d’interpréter et de tirer des conclusions sur les résultats obtenus.
Le premier RNA est le FeedForward Back-Propagation représentant les RNA à apprentissage supervisé.
Le deuxième type de RNA est les Self Organized Maps (SOM) représentant les RNA à apprentissage non-supervisé. |
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