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Titre : Apprentissage statistique : Réseaux de neurones. cartes topologiques. machines à vecteurs supports Type de document : texte imprimé Auteurs : Gérard Dreyfus, ; Jean-Marc Martinez, Auteur ; Manuel Samuelides, Auteur Mention d'édition : 3 èm édition Editeur : Paris : Eyrolles Année de publication : 2008 Collection : Algorithmes Importance : 449 p Présentation : Couv.illi.fig.tab. Format : 23×17 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-212-11464-5 Langues : Français (fre) Langues originales : Français (fre) Index. décimale : 621 Physique appliquée Résumé :
"L'apprentissage statistique permet la mise au point de modèles de données et de processus lorsque la formalisation de règles explicites serait impossible : reconnaissance de formes ou de signaux, prévision, fouille de données, prise de décision en environnement complexe et évolutif. Ses applications sont multiples dans le monde de la production industrielle (aide à la conception de produits, maintenance préventive, développement de capteurs virtuels, robotique, planification d'expériences...), dans le domaine de la biologie et de la santé (aide à la découverte de médicaments, aide au diagnostic, bio-informatique...), en télécommunications, en marketing et finance, et dans bien d'autres domaines.
Sans omettre de rappeler les fondements théoriques de l'apprentissage statistique, cet ouvrage offre de solides bases méthodologiques à tout ingénieur ou chercheur soucieux d'exploiter ses données. Il en présente les algorithmes les plus couramment utilisés - réseaux de neurones, cartes topologiques, machines à vecteurs supports, modèles de Markov cachés - à l'aide d'exemples et d'études de cas industriels, financiers ou bancaires…"
Note de contenu :
"Sommaire
Avant-propos et guide de lecture
L'apprentissage statistique : pourquoi, comment ?
Les réseaux de neurones
Compléments de méthodologie pour la modélisation : réduction de dimension et ré-échantillonnage
Identification ""neuronale"" de systèmes dynamiques commandés et réseaux bouclés (récurrents)
Apprentissage d'une commande en boucle fermée
La discrimination
Cartes auto-organisatrices et classification automatique
Bibliographie commentée
Outils pour les réseaux de neurones et contenu du CD-Rom"
Apprentissage statistique : Réseaux de neurones. cartes topologiques. machines à vecteurs supports [texte imprimé] / Gérard Dreyfus, ; Jean-Marc Martinez, Auteur ; Manuel Samuelides, Auteur . - 3 èm édition . - Paris : Eyrolles, 2008 . - 449 p : Couv.illi.fig.tab. ; 23×17 cm. - (Algorithmes) .
ISBN : 978-2-212-11464-5
Langues : Français (fre) Langues originales : Français (fre)
Index. décimale : 621 Physique appliquée Résumé :
"L'apprentissage statistique permet la mise au point de modèles de données et de processus lorsque la formalisation de règles explicites serait impossible : reconnaissance de formes ou de signaux, prévision, fouille de données, prise de décision en environnement complexe et évolutif. Ses applications sont multiples dans le monde de la production industrielle (aide à la conception de produits, maintenance préventive, développement de capteurs virtuels, robotique, planification d'expériences...), dans le domaine de la biologie et de la santé (aide à la découverte de médicaments, aide au diagnostic, bio-informatique...), en télécommunications, en marketing et finance, et dans bien d'autres domaines.
Sans omettre de rappeler les fondements théoriques de l'apprentissage statistique, cet ouvrage offre de solides bases méthodologiques à tout ingénieur ou chercheur soucieux d'exploiter ses données. Il en présente les algorithmes les plus couramment utilisés - réseaux de neurones, cartes topologiques, machines à vecteurs supports, modèles de Markov cachés - à l'aide d'exemples et d'études de cas industriels, financiers ou bancaires…"
Note de contenu :
"Sommaire
Avant-propos et guide de lecture
L'apprentissage statistique : pourquoi, comment ?
Les réseaux de neurones
Compléments de méthodologie pour la modélisation : réduction de dimension et ré-échantillonnage
Identification ""neuronale"" de systèmes dynamiques commandés et réseaux bouclés (récurrents)
Apprentissage d'une commande en boucle fermée
La discrimination
Cartes auto-organisatrices et classification automatique
Bibliographie commentée
Outils pour les réseaux de neurones et contenu du CD-Rom"
Réservation
Réserver ce document
Exemplaires (11)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 10/168295 L/621.823 Livre Bibliothèque Science et Technologie indéterminé Disponible 09/139057 L/621.823 Livre Bibliothèque Science et Technologie indéterminé Exclu du prêt 09/139058 L/621.823 Livre Bibliothèque Science et Technologie indéterminé Disponible 09/139059 L/621.823 Livre Bibliothèque Science et Technologie indéterminé Disponible 15/269453 L/621.823 Livre Bibliothèque Science et Technologie indéterminé Disponible 15/269454 L/621.823 Livre Bibliothèque Science et Technologie indéterminé Disponible 15/269455 L/621.823 Livre Bibliothèque Science et Technologie indéterminé Disponible 15/269456 L/621.823 Livre Bibliothèque Science et Technologie indéterminé Disponible 15/269457 L/621.823 Livre Bibliothèque Science et Technologie indéterminé Disponible 15/269458 L/621.823 Livre Bibliothèque Science et Technologie indéterminé Disponible 15/269459 L/621.823 Livre Bibliothèque Science et Technologie indéterminé Disponible
Titre : La Commande Prédictive : Mise en ouvre et applications industrielles Type de document : texte imprimé Auteurs : Jaques Richalet, Editeur : Paris : Eyrolles Année de publication : 2005 Collection : Algorithmes Importance : 256 p Présentation : couv.illi.fig.bib.ind Format : 23×17 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-212-11553-6 Langues : Français (fre) Langues originales : Français (fre) Index. décimale : 621 Physique appliquée Résumé :
De toutes les commandes dites " avancées ", la commande prédictive est la plus utilisée dans l'industrie, aussi bien pour les qualités techniques auxquelles elle doit ses performances que pour sa facilité de mise en œuvre. Son champ d'application s'étend à tous les domaines industriels, notamment aux cas où la régulation PID n'est pas efficace. Cet ouvrage a un objectif essentiellement pratique : aider les ingénieurs et techniciens à mettre en œuvre la commande prédictive. Ni traité d'automatique, ni manuel académique, il présente au lecteur un parcours de difficulté croissante où sont exposées des situations fréquentes dans le contexte industriel : systèmes instables, prise en compte de contraintes, systèmes à réponse inverse, etc. Les équations de régulation les plus courantes sont bien sûr fournies en fin d'ouvrage .
Note de contenu :
"Sommaire
Guide de lecture
Pourquoi la commande prédictive ?
Modèle interne
Trajectoire de référence
Calcul de la commande
Réglages
Contraintes
Autocompensateur. Commande duale
Implantation industrielle
Commande paramétrique
Pôles et zéros instables
Exemples industriels
Conclusion
Annexes
Aide-mémoire
Bibliographie
Index"
La Commande Prédictive : Mise en ouvre et applications industrielles [texte imprimé] / Jaques Richalet, . - Paris : Eyrolles, 2005 . - 256 p : couv.illi.fig.bib.ind ; 23×17 cm. - (Algorithmes) .
ISBN : 978-2-212-11553-6
Langues : Français (fre) Langues originales : Français (fre)
Index. décimale : 621 Physique appliquée Résumé :
De toutes les commandes dites " avancées ", la commande prédictive est la plus utilisée dans l'industrie, aussi bien pour les qualités techniques auxquelles elle doit ses performances que pour sa facilité de mise en œuvre. Son champ d'application s'étend à tous les domaines industriels, notamment aux cas où la régulation PID n'est pas efficace. Cet ouvrage a un objectif essentiellement pratique : aider les ingénieurs et techniciens à mettre en œuvre la commande prédictive. Ni traité d'automatique, ni manuel académique, il présente au lecteur un parcours de difficulté croissante où sont exposées des situations fréquentes dans le contexte industriel : systèmes instables, prise en compte de contraintes, systèmes à réponse inverse, etc. Les équations de régulation les plus courantes sont bien sûr fournies en fin d'ouvrage .
Note de contenu :
"Sommaire
Guide de lecture
Pourquoi la commande prédictive ?
Modèle interne
Trajectoire de référence
Calcul de la commande
Réglages
Contraintes
Autocompensateur. Commande duale
Implantation industrielle
Commande paramétrique
Pôles et zéros instables
Exemples industriels
Conclusion
Annexes
Aide-mémoire
Bibliographie
Index"
Réservation
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Exemplaires (2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 05/92219 L/621.647 Livre Bibliothèque Science et Technologie indéterminé Exclu du prêt 05/92220 L/621.647 Livre Bibliothèque Science et Technologie indéterminé Disponible
