Remerciez-le!

Remerciez @Admin pour avoir partagé cet document gratuitement, de la manière la plus simple, en partageant sur les réseaux sociaux.

conference pr abdallaoui tapc juin 2011

Utilisation des réseaux de neurones arti ?ciels pour l ? analyse des données Pr ABDALLAOUI Abdelaziz Equipe de Recherche Chimie Analytique et Environnement Université Moulay Ismail Faculté des Sciences Meknès a abdallaoui gmail com Journées de Formation TAPC - juin C ? Un neurone ou cellule nerveuse ? cellule excitable constituant l'unité fonctionnelle de base du système nerveux ? cellule constituée d'un corps cellulaire unité ? principale ? de dendrites organes ? d'entrée ? d'un axone organe ? de sortie Journées de Formation TAPC - juin C Les neurones assurent la transmission d'un signal bioélectrique appelé in ux nerveux Son mode de communication principal est la décharge électrique i e le potentiel d'action qui se propage de l'axone jusqu'aux dendrites du neurone de destination Journées de Formation TAPC - juin C Modèle de calcul dont la conception est très schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d ? apprentissage de type probabiliste Journées de Formation TAPC - juin C Ils sont placés dans deux familles ? des applications statistiques qu ? ils enrichissent avec un ensemble de paradigmes permettant de générer des classi ?cations rapides réseaux de Kohonen en particulier ? des méthodes de l ? intelligence arti ?cielle auxquelles ils fournissent un mécanisme perceptif indépendant des idées propres de l'implémenteur et fournissant des informations d'entrée au raisonnement logique formel Journées de Formation TAPC - juin CFonctionnement biologique ? Fonctionnement du cerveau ? Transmission de l ? information et apprentissage ?Réception d ? une information signal ?Activation traitement simple par un neurone ?Transmission aux autres neurones si seuil franchi ?A longue renforcement de certains liens APPRENTISSAGE Journées de Formation TAPC - juin C A l ? aide d ? outils et d ? algorithmes très puissants les RNA sont notamment appliqués pour résoudre des problèmes de ? prédiction ? classi ?cation ? catégorisation ? optimisation ? reconnaissance des formes ? Journées de Formation TAPC - juin C Dans le cadre du traitement des données les RNA constituent une méthode d ? approximation de systèmes complexes particulièrement utile lorsque ces systèmes sont di ?ciles à modéliser à l ? aide des méthodes statistiques classiques Les RNA sont également applicables dans toutes les situations o? il existe une relation non linéaire entre une variable prédictive et une variable prédite Journées de Formation TAPC - juin C ? Par leur nature et leur fonctionnement les RNA peuvent détecter les interactions multiples non linéaires parmi une série de variables d ? entrée ils peuvent donc gérer des relations complexes entre les variables indépendantes et les variables dépendantes Discriminations linéaire A non linéaire B et non continue C Journées de Formation TAPC - juin C Depuis une dizaine d ? années l ? utilisation des RNA s ? est développée dans de nombreuses disciplines ? Prévision des séries temporelles dans les ?nances ? Prédiction des paramètres physico-chimiques des milieux aquatiques ? Prévision climatique ? L ? amélioration de la production industrielle ? Diagnostic médical ?