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Système multicapteur utilisant les réseaux de neurones artificiels pour la surveillance des eaux potables
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Bouamar, Mohamed Ladjal, Mohamed |
| Copyright Year | 2007 |
| Abstract | Résumé : Le domaine de surveillance de l’eau potable acquiert depuis quelques temps une importance particulière. Dans les usines de production et de distribution, on s’intéresse de plus en plus à la qualité de cette ressource vitale dans le but d’une maîtrise des risques. Pour cela, plusieurs méthodes et techniques de surveillance ont été mises en œuvre. On présente dans cet article une technique à base de réseaux de neurones artificiels (RNAs) implantée au niveau d’un système multicapteur de surveillance. Il s’agit d’une méthode d’apprentissage statistique qui affiche des performances d’entraînement et de généralisation optimales dans plusieurs domaines, entre autres le domaine de reconnaissance de formes. Appliquée comme outil de classification, cette technique assure au sein du système un contrôle direct et quasi permanent de la qualité de l’eau. Pour sa validation, une étude en simulation est effectuée sur le temps d’apprentissage, le taux de reconnaissance, et la sensibilité au bruit. Dans le but de montrer son bon fonctionnement, une application est présentée. Mots clés : Système multicapteur, Surveillance des eaux potables, RNAs, Classification, Simulation. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | http://www.setit.rnu.tn/last_edition/setit2007/TI/102.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
