Un Apport A La Conception De Systemes Hybrides Neuro Flous Par Algorithmes De Resolution D Equations De Relations Floues En Min Max

Un apport à la conception de systèmes hybrides neuro-flous par algorithmes de résolution d'équations de relations floues en min-max

CETTE THESE PORTE SUR LA FUSION DES TECHNIQUES ISSUES DE LA THEORIE DES ENSEMBLES FLOUS ET DES TECHNIQUES ISSUES DE L'APPROCHE RESEAUX DE NEURONES. ELLE APPORTE TROIS CONTRIBUTIONS. UNE PREMIERE CONTRIBUTION, ET NON LA MOINDRE, A CONSISTE A: - ELABORER UNE ANALYSE COMPARATIVE APPROFONDIE DE TRAVAUX DEVELOPPES OU EN COURS ET A EN DEGAGER UNE SYNTHESE GLOBALE DES MODELES HYBRIDES, - ELABORER DEUX VARIANTES D'ALGORITHMES DE RESOLUTION D'UN SYSTEME EN MIN-MAX. LA SECONDE A CONSISTE A ELABORER UNE APPROCHE GENERALE ORIGINALE DE FUSION QUI NOUS A PERMIS DE REALISER L'OUTIL FENNEC, UN SYSTEME NEURO-FLOU. CE SYSTEME UTILISE: - UN RESEAU NEURO-FLOU NON RECURRENT DANS LEQUEL L'ACTIVATION DES NEURONES EST REALISEE PAR LE CALCUL DES MESURES DE POSSIBILITES ET/OU LA COMBINAISON DES SIGNAUX ENTRANT PAR LA REGLE DE COMPOSITION MIN-MAX. - UN MECANISME D'APPRENTISSAGE SUPERVISE BASE SUR LA RESOLUTION DE SYSTEMES D'EQUATIONS EN MIN-MAX DE MANIERE A MINIMISER UNE CERTAINE FONCTION DE COUT EXPRIMEE PAR UN SIGNAL D'ERREUR. LA TROISIEME CONTRIBUTION A ETE D'APPLIQUER LE SYSTEME FENNEC A UN PROBLEME CONCRET DE DIAGNOSTIC MEDICAL QUI SE POSE AUX CLINICIENS, CELUI DE LA CARACTERISATION DES SYNDROMES BIOLOGIQUES INFLAMMATOIRES PAR DES PROFILS PROTEIQUES

Un apport a la conception de systemes hybrides neuro-flous par algorithmes de resolution d'equations de relations floues en MIN-MAX : le systeme Fennec

Inventaire des thèses de doctorat soutenues devant les universités françaises