Diagnostic par reconnaissance des formes floue d'un système dynamique et réparti : Application à la gestion en temps réel du trafic téléphonique français

par Geneviève Cron

Thèse de doctorat en Contrôle des systèmes

Sous la direction de Bernard Dubuisson.

Soutenue en 1999

à Compiègne .


  • Résumé

    Ces travaux sont lies à l'étude du trafic du réseau téléphonique français. Pour réaliser le diagnostic du réseau, nous utilisons des méthodes de reconnaissance des formes floue. En reconnaissance des formes floue, un état du système est représenté par un ensemble flou. Ainsi, pour apprendre une classe, il est nécessaire d'utiliser une méthode permettant d'apprendre un ensemble flou. La méthode sur laquelle nous nous basons a été proposée par Mandal en 1992. Cette méthode encadre les données par un hypercube qui est ensuite fuzzyfié. Lorsque les états sont dépendants du temps, il est alors possible de les représenter par des ensembles flous dépendants du temps. Notons que cette notion permet aussi d'étudier les changements d'état, le temps représentant alors la proportion de chemin parcourue entre l'état de départ et l'état d'arrivée. L'ensemble de ces deux notions peut être appelé état non stationnaire. L'apprentissage de ce type d'état nous amène à une problématique de type régression floue. La méthode que nous proposons est une régression floue qui généralise la méthode de Mandal dans le cas non stationnaire. A partir de cet apprentissage, il suffit d'utiliser une méthode de décision classique pour réaliser un diagnostic et prendre une décision. Le chapitre suivant s'intéresse à la fusion ou l'agrégation pondérée de degrés d'appartenance, la pondération devant pouvoir être appliquée a tout operateur d'agrégation, car il est parfois imposé par le contexte. A partir de conditions limites connues, nous avons obtenu une solution unique pour ce problème. Cette solution vérifie des conditions qui ont été définies par d'autres auteurs. Le seconde partie de ce manuscrit est dédiée à l'application des méthodes précédemment décrites dans l'optique de réaliser un diagnostic en temps re��el du réseau téléphonique français. Ainsi, la méthode de régression floue est appliquée au diagnostic local du réseau, aussi bien dans le cas d'état dépendants du temps que dans le cas du changement d'état. La méthode de fusion pondérée est appliquée au diagnostic global du réseau téléphonique français.


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Informations

  • Détails : 1 vol. (xi-149 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 145-149

Où se trouve cette thèse\u00a0?

  • Bibliothèque : Université de Technologie de Compiègne. Service Commun de la Documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 1999 CRO 1231
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