Thèse de doctorat en Traitement du signalTraitement du signal
Sous la direction de Gérard Maze et de El Houcein Aassif.
Soutenue en 2008
à Le Havre en cotutelle avec l'Université Ibn Zohr (Agadir, Maroc) .
Dans ce travail, les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA) sont utilisés comme une nouvelle approche de modélisation et de prédiction de processus dans différents domaines : le contrôle non destructif par ultrasons ou la programmation des conditions optimales d'une serre agricole. Cette étude est consacrée au développement des modèles capables de prédire les fréquences réduites de coupure et les fonctions de formes pour des tubes immergés dans l'eau et prédire le spectre acoustique rétrodiffusé par deux plaques soudées d'une part, et d'autre part, prédire les séries temporelles de la température interne et de l'humidité interne de la serre de tomate dans une région semi-aride. Pour valider nos résultats, la représentation temps-fréquence de Wigner-Ville est utilisée pour comparer la fonction de forme calculée par la méthode analytique classique et celle prédite par RNA. La maîtrise des modèles de RNA nous permet à présent d'envisager d’autres applications suivant les demandes.
Use of the artificial neural networks in acoustic diffusion and agriculture under greenhouses
This study is devoted to the models development able to predict the reduced cut-off frequencies and the forms functions for submerged tubes in water and to predict the acoustic spectrum retrodiffused by two welded plates on the one hand, and on the other hand, to predict the time series of the internal temperature and the internal moisture of the tomato greenhouse in a semi-arid area. To validate our results, the representation time-frequency of Wigner-Ville is used to compare the form function calculated by the traditional analytical method and that predicted by ANN. The control of the ANN models allows us now to consider other applications according to the requests.