Marwa AMARA, PhD Student | Cited by 58 | of Ecole Nationale des Sciences de l'Informatique, Manouba | Read 9 publications | Contact Marwa AMARA

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Université des Sciences et de la Technologie Houari Boumediene. Faculté d'Electronique et Informatique. Département Instrumentation et Automatique. Mémoire de Projet de Fin d'Etudes d'Ingénieur d'Etat en Electronique. Option : Contrôle. THEME. Utilisation des Machines à Vecteurs de Support (SVM) pour la reconnaissance des chiffres ...

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Les machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge (en anglais support-vector machine, SVM) sont un ensemble de techniques d'apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination [note 1] et de régression.Les SVM sont une généralisation des classifieurs linéaires.. Les séparateurs à vaste marge ont été développés dans les années …

Inutile de vous expliquer pourquoi aucune droite ne peut séparer les « + » et les « – » dans cette configuration particulière. L'idée du Support Vector Machine est de projeter les données dans un espace de plus grande dimensions, pour les rendre séparables.. Reprenons notre exemple en dimension 1.

Thèse de Doctorat : Automatique: Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2012 ... démarche générale de la thèse consiste à utiliser la technique SVM pour élaborer une commande indépendante des systèmes multi-machines polyphasés au sens large. L'approche conduit à des algorithmes généralisés pour un système de n phases. L ...

Ce mémoire présente une technique de diagnostic de défaut et de classification basée sur la méthode d'apprentissage automatique « Les Machines à Vecteurs de Support, SVM » qui est basée sur des données. Dans notre travail, nous nous intéressons à la classification des défauts de roulement apparaissant dans les machines tournantes avec la méthode SVM.

Sûreté de fonctionnement et diagnostic La Revue 3EI n°91 Janvier 2018 3 Thème La maintenance conditionnelle : les opérations sont déclenchées lorsque certains paramètres

Dans notre précédent article sur les SVM, nous avons discuté de l'introduction détaillée de SVM (Support Vector Machines). Nous allons maintenant aborder les applications réelles de la SVM telles que la détection de visage, la reconnaissance de l'écriture manuscrite, la classification des images, la bioinformatique, etc. 2.

Les moteurs brushless à basse inertie de la série SBM ont été conçus pour permettre des accélérations et des décélérations importantes, permettant le plus haut niveau de performance, de rapidité de cycle et de contrôle, exigeant une …

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Dans le domaine en constante évolution de la robotique, l'application de techniques avancées d'apprentissage automatique est essentielle. « Support Vector Machine », qui fait partie de la série Robotics Science, explore le rôle des machines à vecteurs de support (SVM) dans la révolution des systèmes…

Exemples de Systèmes Multi-machines Multi-Convertisseurs Les exemples proposés mettent en évidence plusieurs types de couplage. Comme ils font l'objet de publications antérieures, leur présentation ici a pour but de préciser le formalisme et les règles de commandes déduites. 4.1.

Introduction. Nous avons vu comment aborder un problème de classification avec la régression logistique, la LDA et les arbres de décision . Désormais, un autre outil est introduit pour la classification : la machine à vecteurs de support. La machine à vecteurs de support est une généralisation d'un classificateur appelé classificateur de marge maximale.

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Moteur de recherche des thèses et mémoires en Algerie. Résumé: Ce travail concerne l'étude, modélisation et la commande de la machine asynchrone (Moteur) sous l'environnement Matlab / Simulink. Notre objectif est appliqué deux techniques de commande (DTC & DTC_SVM) pour améliorer les performances du système à commander, afin de réduire les oscillations du …