Identification des systèmes non linéaires par les algorithmes FCRM

Univ Europeenne - EAN : 9783841610287
Soltani MOEZ
Édition papier

EAN : 9783841610287

Paru le : 1 nov. 2016

39,90 € 37,82 €
Disponible
Pour connaître votre prix et commander, identifiez-vous
Notre engagement qualité
  • Benefits Livraison gratuite
    en France sans minimum
    de commande
  • Benefits Manquants maintenus
    en commande
    automatiquement
  • Benefits Un interlocuteur
    unique pour toutes
    vos commandes
  • Benefits Toutes les licences
    numériques du marché
    au tarif éditeur
  • Benefits Assistance téléphonique
    personalisée sur le
    numérique
  • Benefits Service client
    Du Lundi au vendredi
    de 9h à 18h
  • EAN13 : 9783841610287
  • Réf. fournisseur : 3166942
  • Editeur : Univ Europeenne
  • Date Parution : 1 nov. 2016
  • Disponibilite : Disponible
  • Barème de remise : NS
  • Nombre de pages : 128
  • Format : H:229 mm L:152 mm E:8 mm
  • Poids : 200gr
  • Interdit de retour : Retour interdit
  • Résumé : Ce présent travail traite le problème d'identification des systèmes non linéaires en se basant sur une approche par logique floue de type Takagi-Sugeno (T-S). La contribution principale de ce travail réside essentiellement dans l'amélioration du comportement de l'algorithme Fuzzy C-Regression Models (FCRM) vis-à-vis de sa sensibilité aux bruits de mesures et à l'initialisation aléatoire. En effet, trois nouvelles versions modifiées de cet algorithme sont présentées. La première est basée sur une modification de la fonction objectif alors que la seconde utilise une nouvelle distance remplaçant celle utilisée dans l'algorithme FCRM. La troisième version est une combinaison de l'algorithme FCRM avec la technique d'optimisation par essaim de particules. Ces algorithmes utilisent la méthode des moindres carrés orthogonaux pour estimer les paramètres conséquents des modèles locaux. D'autres approches ont été développées aussi pour contourner le problème d'initialisation de l'algorithme FCRM combiné avec la méthode des moindres carrés pondérée récursive. Les algorithmes proposés sont simples à mettre en oeuvre, fiables, et s'adressent à de larges classes de systèmes non linéaires.
Haut de page
Copyright 2026 Cufay. Tous droits réservés.