Optimisation des réseaux de neurones à fonctions radiales de base par critères informationnels : application à la détection de défauts en production de bouteilles

par Christian Firmin

Thèse de doctorat en Automatique, productique et informatique industrielle

Sous la direction de Jack-Gérard Postaire et de Denis Hamad.

Soutenue en 1997

à Lille 1 .


  • Résumé

    Cette étude porte sur les réseaux de neurones à fonctions radiales de base pour la classification automatique. Ces réseaux sont attractifs grâce à leurs structures étroitement liées aux approches statistiques de classification. Dans un premier temps, nous présentons les méthodes métriques et probabilistes pour la classification non supervisée. Ces approches sont vues sous un aspect stochastique adapté à l'apprentissage des réseaux de neurones. Nous mettons en évidence les avantages et inconvénients de ces deux types d'approche pour proposer un algorithme d'apprentissage robuste et rapide. Dans la deuxième partie nous utilisons des critères informationnels en vue de limiter la complexité d'un réseau de neurones à fonctions radiales de base. Nous développons, également, un réseau à architecture évolutive qui permet de s'affranchir de la connaissance a priori du nombre et de la forme des classes présentes dans l'ensemble d'observations. La classification des observations est obtenue par segmentation itérative de la fonction de densité de probabilité estimée par le réseau. La dernière partie de ce mémoire est consacrée à la conception d'un système de détection automatique de défauts sur des bouteilles en verre. Nous présentons la démarche adoptée qui inclut l'extraction et la sélection d'attributs caractéristiques ainsi que la conception d'un réseau de neurones avec options de rejets.

  • Titre traduit

    Optimisation of radial basis function neural networks by informational criteria : application to fault detection in production of glass bottles


  • Pas de résumé disponible.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (V-219 f.)
  • Annexes : Bibliogr. f. 208-219

Où se trouve cette thèse\u00a0?