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Diagnostic de panne 1 THESE Année Présentée à L ? UNIVERSITE PARIS XII VAL DE MARNE ?? CRETEIL En vue de l ? obtention du titre de Docteur de l ? Université Spécialité Génie Informatique Automatique et Traitement du Signal par Anne-Sophie BELLANGER- DUJAR

THESE Année Présentée à L ? UNIVERSITE PARIS XII VAL DE MARNE ?? CRETEIL En vue de l ? obtention du titre de Docteur de l ? Université Spécialité Génie Informatique Automatique et Traitement du Signal par Anne-Sophie BELLANGER- DUJARDIN CONTRIBUTION A L ? ETUDE DE STRUCTURES NEURONALES POUR LA CLASSIFICATION DE SIGNATURES APPLICATION AU DIAGNOSTIC DE PANNES DES SYSTEMES INDUSTRIELS ET A L ? AIDE AU DIAGNOSTIC MEDICAL Soutenue le devant la Commission d ? Examen Mme V AMARGER M G BLOCH M H COUSILLAS M H MAAREF M K MADANI M G ZWINGELSTEIN MCF Professeur MCF Professeur Professeur Professeur Associé EDF Examinatrice Rapporteur Rapporteur Rapporteur Examinateur Examinateur C ' - - ? ' ' - ' - - ' - - - - - -' - - - - - - ' - - A- ? - - - - CREMERCIEMENTS ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? SOMMAIRE ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? INTRODUCTION ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? CHAPITRE I DIAGNOSTIC ET RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS I Introduction I Les Réseaux de Neurones Arti ?ciels I Réseaux de neurones arti ?ciels et diagnostic I Le perceptron I Le réseau Learning Vector Quantization I Le réseau Radial Basis Function I Approche neuronale hybride I Généralités I Informations d'entrée et étape de prétraitement I Les agents neuronaux I L'étape de décision I Conclusion CHAPITRE II APPROCHES NEURONALES SIMPLES POUR L ? AIDE AU DIAGNOSTIC ET LEUR EVALUATION EXPERIMENTALE II Introduction II Volet Biomédical Les Potentiels Evoqués Auditifs II Présentation II Mise en ?uvre clinique et construction de la base de données II Résultats II Application d'une technique conventionnelle Modélisation AR des signaux PEA II Première approche II Seconde Approche II Aide au diagnostic par techniques neuronales II Réseau Learning Vector Quantization II Réseau Radial Basis Function CII Volet Industriel Diagnostic de défaillances d ? un moteur asynchrone II Introduction II Construction de la base de données II Aide au diagnostic par techniques neuronales II Exploitation de la base de données II Réseau Learning Vector Quantization II Réseau Radial Basis Function II Exploitation de la base de données ?? Réseau RBF II Optimisation de la structure du réseau II Résultats obtenus II Exploitation de la base de données II Réseau Learning Vector Quantization II Réseau Radial Basis Function II Détection de l'apparition d'un défaut de roulement progressif II Réseau Learning Vector Quantization II Réseau Radial Basis Function II Conclusion CHAPITRE III VERS DES TECHNIQUES NEURONALES HYBRIDES III Introduction III Validation de la structure neuronale hybride proposée Application au problème d'aide au diagnostic biomédical III Structures n'impliquant qu'un seul agent