Optimisation des procédés de mise en forme par les réseaux de neurones artificiels PDF Download
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Author: Abdessalem Chamekh
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 139
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Book Description
Ce travail concerne la modélisation et l'optimisation des procédés de mise en forme par les Réseaux de Neurones Artificiels. Etant donnée que les méthodes classiques sont très coûteuses en temps de calcul et divergentes pour des problèmes présentant beaucoup des paramètres à contrôler, notre contribution consiste à développer une méthode de modélisation et d'optimisation plus rapide et efficace. Nous avons fait appel à une étude paramétrique pour coupler un programme basé sur la technique des RNA avec un code de calcul par la méthode des éléments finis. Néanmoins pour être viable, la methode de modélisation et d'optimisation développé a été appliquée avec succès à des procédés de mise en forme complexes et variés. Elle a été testée en premier lieu pour la modélisation et l'optimisation du procédé d'emboutissage d'un flan circulaire et dans un second lieu pour l'identification des paramètres du matériau à partir du procédé d'hydroformage. La méthode a été aussi comparée avec une méthode d'optimisation classique de plusieurs points de vue. Il a été constaté le long de cette étude que notre démarche présente une grande potentialité à modéliser des relations qui sont difficile à les décrire avec des modèles mathématiques simple. Elle est aussi, rapide et parallélisable. La qualité des résultats obtenus est convaincante. Ce travail mène à des perspectives plus prometteuses. Elles peuvent être vulgarisées et exploitées dans d'autres applications.
Author: Abdessalem Chamekh
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Languages : fr
Pages : 139
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Ce travail concerne la modélisation et l'optimisation des procédés de mise en forme par les Réseaux de Neurones Artificiels. Etant donnée que les méthodes classiques sont très coûteuses en temps de calcul et divergentes pour des problèmes présentant beaucoup des paramètres à contrôler, notre contribution consiste à développer une méthode de modélisation et d'optimisation plus rapide et efficace. Nous avons fait appel à une étude paramétrique pour coupler un programme basé sur la technique des RNA avec un code de calcul par la méthode des éléments finis. Néanmoins pour être viable, la methode de modélisation et d'optimisation développé a été appliquée avec succès à des procédés de mise en forme complexes et variés. Elle a été testée en premier lieu pour la modélisation et l'optimisation du procédé d'emboutissage d'un flan circulaire et dans un second lieu pour l'identification des paramètres du matériau à partir du procédé d'hydroformage. La méthode a été aussi comparée avec une méthode d'optimisation classique de plusieurs points de vue. Il a été constaté le long de cette étude que notre démarche présente une grande potentialité à modéliser des relations qui sont difficile à les décrire avec des modèles mathématiques simple. Elle est aussi, rapide et parallélisable. La qualité des résultats obtenus est convaincante. Ce travail mène à des perspectives plus prometteuses. Elles peuvent être vulgarisées et exploitées dans d'autres applications.
Author: Hélène Paugam-Moisy
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Languages : fr
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Author: Hélène Paugam-Moisy
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Category :
Languages : en
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NOS TRAVAUX SE RAPPORTENT A DEUX THEMES EN PLEIN ESSOR: LES RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS, ET LES ORDINATEURS MASSIVEMENT PARALLELES. LE FIL CONDUCTEUR EST L'OPTIMISATION DES MODELES CONNEXIONNISTES, ET PLUS SPECIALEMENT DES RESEAUX MULTICOUCHES. APRES AVOIR ETUDIE LES MODELES CLASSIQUES ET LEURS IMPLANTATIONS, NOUS CHERCHONS, DANS UN CADRE THEORIQUE, A OPTIMISER L'ARCHITECTURE DES PERCEPTRONS MULTICOUCHES. NOUS ANALYSONS LEUR PUISSANCE DE REALISATION, EN TERMES DE NOMBRE DE COUCHES ET DE CELLULES CACHEES, ET NOUS CHERCHONS A CONSTRUIRE DES RESEAUX MINIMAUX. PLUS CONCRETEMENT, NOUS CONSTRUISONS ENSUITE UN OUTIL DE RECHERCHE AUTOMATIQUE DE BONS PARAMETRES, POUR UNE APPLICATION DONNEE. SON PRINCIPE EST FONDE SUR L'OBSERVATION DE RESEAUX QUI APPRENNENT EN PARALLELE. CET OUTIL EST IMPLANTE SUR UN MULTIPROCESSEUR MIMD ET PERMET DE DRESSER DES CARTES DE PERFORMANCES, AINSI QUE DE SELECTIONNER DES RESEAUX OPTIMAUX. PLUSIEURS EXPERIENCES ONT ETE MENEES, SUR DES APPLICATIONS INDUSTRIELLES. L'ACCELERATION DE L'APPRENTISSAGE ET DE LA RECONNAISSANCE EST UN AUTRE MOYEN D'OPTIMISER LES RESEAUX NEURONAUX. NOUS AVONS IMPLANTE ET MODELISE DES PARALLELISATIONS DE CES DEUX PHASES. L'IMPACT DE LA PARALLELISATION SUR L'ALGORITHME DE RETRO-PROPAGATION EST MIS EN VALEUR. DES LOIS EXPERIMENTALES SONT ETABLIES POUR L'ALGORITHME DU GRADIENT PAR BLOCS
Author: ERIC.. FEUILLEAUBOIS
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Languages : fr
Pages : 195
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NOUS PRESENTONS UNE IMPLEMENTATION ORIGINALE DE LA RECHERCHE DES MOTIFS STRUCTURAUX 3D SUR LES RESEAUX DE TYPES. POUR DETERMINER SI UN MOTIF 3D EST PRESENT DANS UNE STRUCTURE MOLECULAIRE IL FAUT TROUVER LA CORRESPONDANCE ENTRE LES ATOMES DU MOTIF ET LES ATOMES DE LA STRUCTURE QUI MINIMISE LE CRITERE DE DISSIMILARITE. C'EST UN PROBLEME D'OPTIMISATION COMBINATOIRE COMPLEXE APPARTENANT A LA CLASSE DES PROBLEMES NP-COMPLETS. NOUS PROPOSONS D'UTILISER DES HEURISTIQUES NEURONALES. POUR IMPLEMENTER CE PROBLEME SUR LES RESEAUX DE NEURONES DE TYPE HOPFIELD, NOUS CONSTRUISONS UNE FONCTION OBJECTIF QUI PENALISE LES ETATS DU RESEAU QUI NE SONT PAS ASSOCIES AVEC UNE MATRICE DE CORRESPONDANCE OU CONDUISANT A UNE FORTE VALEUR DU CRITERE DE DISSIMILARITE. LES POIDS DU RESEAU SONT ALORS CALCULES PAR L'IDENTIFICATION DE CETTE FONCTION OBJECTIF AVEC LA FONCTION D'ENERGIE DU RESEAU. AINSI QUAND LE RESEAU MINIMISE SON ENERGIE INTERNE, IL MINIMISE LA FONCTION OBJECTIF DU PROBLEME ET ABOUTIT A DES ETATS ASSOCIES A UNE SOLUTION DU PROBLEME DE RECONNAISSANCE. L'UTILISATION DES RESEAUX DE NEURONES DE TYPE HOPFIELD PRESENTE DEUX INTERETS MAJEURS: LA POSSIBILITE DE RECONNAITRE PARTIELLEMENT UN MOTIF, FONCTIONNALITE QUE L'ON NE TROUVE PAS DANS LES AUTRES ALGORITHMES DE RECHERCHE, LA PERSPECTIVE D'UNE IMPLEMENTATION MASSIVEMENT PARALLELE DU A LA NATURE INTRINSEQUEMENT PARALLELE DU FONCTIONNEMENT DES RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS. LES BANQUES DE DONNEES STRUCTURALES NE STOCKENT GENERALEMENT QU'UNE CONFORMATION DE CHAQUE STRUCTURE, QUI N'EST PAS FORCEMENT CELLE CONTENANT LE MOTIF 3D RECHERCHE. SI L'ON RECONNAIT PARTIELLEMENT LE MOTIF DANS CETTE CONFORMATION DE LA STRUCTURE, ON PEUT PAR LA SUITE FAIRE UNE RECHERCHE CONFORMATIONNELLE POUR VERIFIER SI DANS UNE AUTRE CONFORMATION, LE MOTIF SERAIT PRESENT. IL EST A NOTER QUE LA PARALLELISATION D'ALGORITHME SEQUENTIEL EST GENERALEMENT TRES PROBLEMATIQUE. DISPOSER D'UN ALGORITHME PARALLELE PERMETTANT D'EFFECTUER LA MEME TACHE EST UN ATOUT CERTAIN QUAND ON VEUT UTILISER UN ORDINATEUR
Author: Ludovic Lelaurin
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Languages : fr
Pages : 352
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CE MEMOIRE DE THESE TRAITE D'UN MODELE GENERIQUE DE RESEAUX DE NEURONES POUR LA MINIMISATION DE FONCTIONNELLES DE TYPE QUADRATIQUE. L'APPLICATION PARTICULIERE A L'ESTIMATION DU MOUVEMENT DANS DES SEQUENCES D'IMAGES EST PRESENTEE. DE NOMBREUX PROBLEMES DE TRAITEMENT DES IMAGES S'EXPRIMENT SOUS LA FORME D'UNE FONCTIONNELLE A MINIMISER. CES DERNIERS SONT POUR LA MAJORITE D'ENTRE EUX MAL POSES AU SENS DEFINI PAR HADAMARD, ET NECESSITENT DE RECOURIR A DES TECHNIQUES DE REGULARISATION. LA RESOLUTION DE TELS PROBLEMES REGULARISES FAIT ALORS APPEL A DES TECHNIQUES D'OPTIMISATION. LES RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS SE COMPOSENT D'UN GRAND NOMBRE D'UNITES ELEMENTAIRES OPERANT EN PARALLELE ; CES UNITES SE DESIGNENT SOUS LE TERME DE NEURONES OU NEURONES FORMELS. DE TELS SYSTEMES CONNEXIONNISTES PEUVENT ASSURER DES TACHES DE HAUT NIVEAU TELLES QUE LA RECONNAISSANCE DES FORMES, LA CLASSIFICATION, L'OPTIMISATION... NOUS PRESENTONS UNE METHODOLOGIE NEURONALE DONT LE PRINCIPE CONSISTE A CODER LA SOLUTION DES PROBLEMES D'OPTIMISATION EN TERMES D'ETATS DE NEURONE, QUI SONT LES VARIABLES DISCRETES D'UN ESPACE EUCLIDIEN. LE RESEAU DE NEURONES PROPOSE EST FONDE SUR LE MODELE DISCRET DE HOPFIELD. NOUS L'APPLIQUONS A L'ESTIMATION DU MOUVEMENT DANS DES SEQUENCES D'IMAGES, PROBLEME QUI NOUS PERMET DE FAIRE UNE ANALYSE DE NOTRE APPROCHE LA PLUS COMPLETE. NOS RESULTATS SONT COMPARES AVEC CEUX OBTENUS PAR L'APPROCHE CLASSIQUE PROPOSEE PAR HORN ET SCHUNK. NOUS NOUS ETENDONS ENSUITE AU CAS DU MOUVEMENT D'OBJETS DEFORMABLES ET MONTRONS LA NATURE GENERIQUE DE CE RESEAU
Author: Nicholas Ayache
Publisher: Springer
ISBN: 9783642334535
Category : Computers
Languages : en
Pages : 645
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Book Description
The three-volume set LNCS 7510, 7511, and 7512 constitutes the refereed proceedings of the 15th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2012, held in Nice, France, in October 2012. Based on rigorous peer reviews, the program committee carefully selected 252 revised papers from 781 submissions for presentation in three volumes. The third volume includes 79 papers organized in topical sections on diffusion imaging: from acquisition to tractography; image acquisition, segmentation and recognition; image registration; neuroimage analysis; analysis of microscopic and optical images; image segmentation; diffusion weighted imaging; computer-aided diagnosis and planning; and microscopic image analysis.
Author: Sahra Gibbon
Publisher: Routledge
ISBN: 1134144725
Category : Health & Fitness
Languages : en
Pages : 387
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Book Description
Biosocialities, Genetics and the Social Sciences explores the social, cultural and economic transformations that result from innovations in genomic knowledge and technology. This pioneering collection uses Paul Rabinow’s concept of biosociality to chart the shifts in social relations and ideas about nature, biology and identity brought about by developments in biomedicine. Based on new empirical research, it contains chapters on genomic research into embryonic stem cell therapy, breast cancer, autism, Parkinson’s and IVF treatment, as well as on the expectations and education surrounding genomic research. It covers four main themes: novel modes of identity and identification, such as genetic citizenship the role of institutions, ranging from disease advocacy organizations and voluntary organizations to the state the production of biological knowledge, novel life-forms, and technologies the generation of wealth and commercial interests in biology. Including an afterword by Paul Rabinow and case studies on the UK, US, Canada, Germany, India and Israel, this book is key reading for students and researchers of the new genetics and the social sciences – particularly medical sociologists, medical anthropologists and those involved with science and technology studies.
Author: Krishnanand N. Kaipa
Publisher: Springer
ISBN: 3319515950
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 265
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Book Description
This book provides a comprehensive account of the glowworm swarm optimization (GSO) algorithm, including details of the underlying ideas, theoretical foundations, algorithm development, various applications, and MATLAB programs for the basic GSO algorithm. It also discusses several research problems at different levels of sophistication that can be attempted by interested researchers. The generality of the GSO algorithm is evident in its application to diverse problems ranging from optimization to robotics. Examples include computation of multiple optima, annual crop planning, cooperative exploration, distributed search, multiple source localization, contaminant boundary mapping, wireless sensor networks, clustering, knapsack, numerical integration, solving fixed point equations, solving systems of nonlinear equations, and engineering design optimization. The book is a valuable resource for researchers as well as graduate and undergraduate students in the area of swarm intelligence and computational intelligence and working on these topics.
Author: Martin Lindstrom
Publisher: Currency
ISBN: 0385523890
Category : Business & Economics
Languages : en
Pages : 274
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Book Description
NEW YORK TIMES BESTSELLER • “A fascinating look at how consumers perceive logos, ads, commercials, brands, and products.”—Time How much do we know about why we buy? What truly influences our decisions in today’s message-cluttered world? In Buyology, Martin Lindstrom presents the astonishing findings from his groundbreaking three-year, seven-million-dollar neuromarketing study—a cutting-edge experiment that peered inside the brains of 2,000 volunteers from all around the world as they encountered various ads, logos, commercials, brands, and products. His startling results shatter much of what we have long believed about what captures our interest—and drives us to buy. Among the questions he explores: • Does sex actually sell? • Does subliminal advertising still surround us? • Can “cool” brands trigger our mating instincts? • Can our other senses—smell, touch, and sound—be aroused when we see a product? Buyology is a fascinating and shocking journey into the mind of today's consumer that will captivate anyone who's been seduced—or turned off—by marketers' relentless attempts to win our loyalty, our money, and our minds.
Author:
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Category : Materials
Languages : en
Pages : 358
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