Analyse structurale des systèmes complexes PDF Download
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Author: Mouloud Sbai
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Languages : fr
Pages : 115
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Book Description
On rappelle quelques méthodes de l'analyse des données et on montre comment elles peuvent être appliquées au domaine qui nous intéresse. On donne quelques définitions et propriétés de la théorie de l'information. On développe quelques méthodes d'explication d'une variable à partir d'un groupe de variables. On montre que l'analyse des couplages par paires de variables est insuffisante et on fait une analyse multidimensionnelle des relations qui débouche sur la construction d'un graphe d'interconnexion (les indices de couplages étant issus de la théorie de l'information). On étudie l'influence des perturbations sur la mise en évidence des relations fonctionnelles, ainsi que celle du nombre de modalités du vecteur explicatif. On examine quelques méthodes de décomposition de systèmes. Plusieurs algorithmes de décomposition à partir des graphes sont étudiés. On expose aussi différents algorithmes de décomposition hiérarchique et à centre variables et on propose plusieurs indices de similarité permettant leur réalisation. On propose une approche très simple basée sur la méthode des nuées dynamiques. Plusieurs variantes sont étudiées et comparées et les résultats interprétés
Author: Mouloud Sbai
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Languages : fr
Pages : 115
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Book Description
On rappelle quelques méthodes de l'analyse des données et on montre comment elles peuvent être appliquées au domaine qui nous intéresse. On donne quelques définitions et propriétés de la théorie de l'information. On développe quelques méthodes d'explication d'une variable à partir d'un groupe de variables. On montre que l'analyse des couplages par paires de variables est insuffisante et on fait une analyse multidimensionnelle des relations qui débouche sur la construction d'un graphe d'interconnexion (les indices de couplages étant issus de la théorie de l'information). On étudie l'influence des perturbations sur la mise en évidence des relations fonctionnelles, ainsi que celle du nombre de modalités du vecteur explicatif. On examine quelques méthodes de décomposition de systèmes. Plusieurs algorithmes de décomposition à partir des graphes sont étudiés. On expose aussi différents algorithmes de décomposition hiérarchique et à centre variables et on propose plusieurs indices de similarité permettant leur réalisation. On propose une approche très simple basée sur la méthode des nuées dynamiques. Plusieurs variantes sont étudiées et comparées et les résultats interprétés
Author: Zohir Abid
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Languages : fr
Pages : 370
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Book Description
CETTE THESE PRESENTE UN MODELE THEORIQUE QUI SYNTHETISE SOUS UN MEME FORMALISME UN GRAND NOMBRE DE PROPRIETES FONDAMENTALES APPARTENANT A DES THEORIES ET TECHNIQUES UTILISEES DANS L'ANALYSE STRUCTURALE DES SYSTEMES COMPLEXES TELLES QUE LA THEORIE DES GRAPHES, LA THEORIE DE L'INFORMATION, L'ANALYSE DES DONNEES, L'ANALYSE COMBINATOIRE, LA THEORIE DES SOUS-ENSEMBLES FLOUS... ELLE PRESENTE AUSSI UN APPROFONDISSEMENT THEORIQUE DE LA NOTION DE CLASSIFICATION PAR RECOUVREMENT (CLASSES EMPIETANTES) QUI TROUVE UNE APPLICATION DIRECTE DANS LES DOMAINES DE L'ANALYSE DES DONNEES ET DE LA CONCEPTION DES BASES DE DONNEES RELATIONNELLES. LE MODELE INTRODUIT S'APPELLE ESPACE SEMI-VALUE. IL PERMET D'ENONCER UN CERTAIN NOMBRE DE CONCEPTS, VALUATION CONJOINTE, INTERVALUATION, H-INDEPENDANCE, SEMI-VALUATION CONDITIONNELLE..., QUI TROUVENT DANS LA PRATIQUE DIFFERENTES INTERPRETATIONS. PAR EXEMPLE, ON PEUT, MOYENNANT UN CHOIX ADEQUAT DE L'ESPACE SEMI-VALUE, IDENTIFIER L'INTERVALUATION SOIT A L'INERTIE INTER-CLASSES, SOIT A L'INFORMATION ENTRE SOUS-SYSTEMES..., ET LA H-INDEPENDANCE STOCHASTIQUE ENSEMBLISTE, SOIT A L'INDEPENDANCE STOCHASTIQUE... IL PERMET EN OUTRE LA MISE AU POINT D'UN CERTAIN NOMBRE D'ALGORITHMES DE STRUCTURATION QUI S'APPLIQUENT A LA DECOMPOSITION DES SYSTEMES PAR LE BIAIS DE LA THEORIE DE L'INFORMATION ET A LA CLASSIFICATION D'UN NUAGE DE POINTS EN UTILISANT LE MOMENT D'INERTIE
Author: Samir Touaf
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Languages : fr
Pages : 186
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Book Description
Cette thèse propose une méthodologie pour la conception de systèmes de diagnostic fiables permettant d'appréhender les systèmes dynamiques complexes et spatialement distribués. Les résultats proposés s'appuient d'une part sur des techniques d'analyse diagnostic formelle ou à base de consistance, qui permettent de garantir la justesse de l'analyse diagnostic, et d'autre part, sur le paradigme multiagents. Les algorithmes proposés permettent de déduire tous les défauts possibles pour un comportement observé en les classant suivant différents critères de vraisemblance. Notre contribution a consisté à proposer une méthode de diagnostic qui tire partie des deux approches DX (communauté d'Intelligence Artificielle) et FOI (communauté Automatique) en distinguant la phase de détection, qui peut se faire à base de techniques variées et parfois très sophistiquées (observateur d'état, relation de parité, traitement de signal,...), de la phase de localisation ou d'analyse diagnostic, qui doit permettre de garantir ce qui peut l'être et d'analyser toutes les informations disponibles pour en déduire le diagnostic le plus juste et complet possible. De plus, nous avons montré qu'il était possible d'appréhender des incertitudes de décision en transposant la logique de l'analyse diagnostic en logique floue. Le travail présenté dans ce mémoire a été développé dans le cadre du projet européen MAGIC (Multi-Agents-Based Diagnostic Data Acquisition and Management in Complex systems). Les résultats sont en cours de transfert vers différentes industries grâce aux partenaires industriels du projet : les entreprises SATE (System Advanced Technologies Engineering) et SMS-DEMAG.
Author: Samir Touaf
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Languages : fr
Pages : 0
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Book Description
Cette thèse propose une méthodologie pour la conception de systèmes de diagnostic fiables permettant d'appréhender les systèmes dynamiques complexes et spatialement distribués. Les résultats proposés s'appuient d'une part sur des techniques d'analyse diagnostic formelle ou à base de consistance, qui permettent de garantir la justesse de l'analyse diagnostic, et d'autre part, sur le paradigme multiagents. Les algorithmes proposés permettent de déduire tous les défauts possibles pour un comportement observé en les classant suivant différents critères de vraisemblance. Notre contribution a consisté à proposer une méthode de diagnostic qui tire partie des deux approches DX (communauté d'Intelligence Artificielle) et FOI (communauté Automatique) en distinguant la phase de détection, qui peut se faire à base de techniques variées et parfois très sophistiquées (observateur d'état, relation de parité, traitement de signal,...), de la phase de localisation ou d'analyse diagnostic, qui doit permettre de garantir ce qui peut l'être et d'analyser toutes les informations disponibles pour en déduire le diagnostic le plus juste et complet possible. De plus, nous avons montré qu'il était possible d'appréhender des incertitudes de décision en transposant la logique de l'analyse diagnostic en logique floue. Le travail présenté dans ce mémoire a été développé dans le cadre du projet européen MAGIC (Multi-Agents-Based Diagnostic Data Acquisition and Management in Complex systems). Les résultats sont en cours de transfert vers différentes industries grâce aux partenaires industriels du projet : les entreprises SATE (System Advanced Technologies Engineering) et SMS-DEMAG.
Author: Dilek Düstegör
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Languages : en
Pages : 215
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L'analyse structurelle est un outil puissant qui permet de déterminer de nombreuses propriétés intrinsèques d'un système dès la phase de conception. Ces propriétés sont obtenues à partir de la seule connaissance de l'existence de liens (contraintes) entre variables sans que les valeurs des paramètres soient nécessaires. L'analyse du modèle structurel, ou analyse structurelle, a été largement utilisée afin de déterminer les propriétés du système relatives à la surveillance : détection et localisation des défaillances. Ce mémoire traite des aspects algorithmiques de cette méthode afin d'améliorer son implémentation. Dans une première partie, nous présentons les différentes approches de modélisation à caractère structurel rencontrées dans la littérature et justifions notre utilisation des graphes bipartis pour la surveillance. Nous recensons les propriétés désirées pour les algorithmes à implanter. La méthode d'analyse structurelle est ensuite détaillée et nous proposons un premier algorithme permettant d'évaluer les propriétés de détection et de localisation des défaillances.
Author: Manal Dakil
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Languages : fr
Pages : 0
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Ce sujet de thèse concerne le développement d'analyse des propriétés structurelles en interaction avec des indicateurs de fiabilité. Notre étude porte sur des systèmes structurés (linéaire, bilinéaire ou linéaire à commutations), ces derniers doivent vérifier quelques propriétés importantes pour l'accomplissement de leur mission. Ces propriétés dépendent de la structure du système, d'où l'appellation "propriétés structurelles". La structure du système peut être représentée par un graphe composé de sommets et d'arcs. La vérification des propriétés structurelles dépend principalement de 4 conditions élémentaires de connectivité, de lien, de distance et de couplage complet. Nous avons développé des algorithmes permettant de les exprimer sous forme d'expressions booléennes basées sur les arcs du graphe représentant le système. Nous considérons que chaque arc est lié aux composants du système. Une défaillance au niveau des composants peut provoquer la modification de la structure du système, et donc peut rendre une propriété structurelle insatisfaite. Ainsi, les propriétés structurelles sont écrites sous forme d'expressions booléennes basées sur l'état de fonctionnement des composants. En utilisant les expressions booléennes associées aux propriétés structurelles, leur fiabilité et/ou disponibilité peut être calculée sachant les caractéristiques de sûreté de fonctionnement des composants du système. À travers cette étude, nous pouvons vérifier si, pendant le temps de mission du système, une propriété structurelle restera satisfaite et/ou respectera un niveau de performance exigé par un cahier des charges.
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Category : Expert systems (Computer science)
Languages : en
Pages : 842
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Author: Andrew McAfee
Publisher: W. W. Norton & Company
ISBN: 0393254305
Category : Business & Economics
Languages : en
Pages : 297
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“A clear and crisply written account of machine intelligence, big data and the sharing economy. But McAfee and Brynjolfsson also wisely acknowledge the limitations of their futurology and avoid over-simplification.” —Financial Times In The Second Machine Age, Andrew McAfee and Erik Brynjolfsson predicted some of the far-reaching effects of digital technologies on our lives and businesses. Now they’ve written a guide to help readers make the most of our collective future. Machine | Platform | Crowd outlines the opportunities and challenges inherent in the science fiction technologies that have come to life in recent years, like self-driving cars and 3D printers, online platforms for renting outfits and scheduling workouts, or crowd-sourced medical research and financial instruments.
Author: Michael Tomasello
Publisher: Oxford University Press, USA
ISBN: 9780195106244
Category : Medical
Languages : en
Pages : 546
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This book reviews all that is scientifically known about the cognitive skills of non-human primates and assesses the current state of our knowledge.
Author: Ahmed Belasri
Publisher: Springer Nature
ISBN: 9811554447
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 659
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This book highlights peer reviewed articles from the 1st International Conference on Renewable Energy and Energy Conversion, ICREEC 2019, held at Oran in Algeria. It presents recent advances, brings together researchers and professionals in the area and presents a platform to exchange ideas and establish opportunities for a sustainable future. Topics covered in this proceedings, but not limited to, are photovoltaic systems, bioenergy, laser and plasma technology, fluid and flow for energy, software for energy and impact of energy on the environment.
