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Auteur BOUCHIBA Fayçal
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Titre : Navigation neuro-floue d’un robot mobile dans un environnement inconnu Type de document : document électronique Auteurs : BOUCHIBA Fayçal, Auteur Année de publication : 2016 - 2017 Importance : 136 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:SIGNAUX ET SYSTEMES Mots-clés : Robot mobile navigation réseaux neuro-flous contrôleurs neuro-flou simulation Résumé : C
ette thèse est articulée autour de trois axes, le premier axe est le développement d’un logiciel qui permet de faire la navigation d’un robot mobile dans un environnement inconnu ainsi que l’apprentissage des réseaux neuro-flous. Le deuxième axe est le développent d’un expert flou qui donne une appréciation sur la qualité de la navigation. Le troisième axe se focalise sur le développement d’un algorithme d’apprentissage pour les réseaux neuro-flous nommé le « Super Self Adapting BackPropagation with Adaptive Momentum, (SSABAM) », et son application dans la navigation d’un robot mobile. L’algorithme proposé a été comparé à d’autres algorithmes comme la RétroPropagation (RP), la «BackPropagation with Adaptive Momentum, (BPAM)» et le «Super Self Adapting backpropagation, (SSAB) ». Les résultats démontrent que l’algorithme proposé qui ajuste automatiquement le taux d’apprentissage et le paramètre du moment, converge plus rapidement que les autres algorithmes cités ci-dessus. Les contrôleurs optimisés par ces algorithmes permettent la navigation du robot. En se basant sur les résultats de la simulation, après la navigation, le contrôleur optimisé par l’algorithme proposé est plus performant que les autres contrôleurs en termes de temps de navigation et des résultats de l’expert flou, finalement le contrôleur optimisé par l’algorithme proposé a été validé avec succès en l’implémentant sur un robot réel le ED7273.
Directeur de thèse : NOUIBAT Wahid Navigation neuro-floue d’un robot mobile dans un environnement inconnu [document électronique] / BOUCHIBA Fayçal, Auteur . - 2016 - 2017 . - 136 p. + CD.
Langues : Français (fre)
Catégories : Electronique:SIGNAUX ET SYSTEMES Mots-clés : Robot mobile navigation réseaux neuro-flous contrôleurs neuro-flou simulation Résumé : C
ette thèse est articulée autour de trois axes, le premier axe est le développement d’un logiciel qui permet de faire la navigation d’un robot mobile dans un environnement inconnu ainsi que l’apprentissage des réseaux neuro-flous. Le deuxième axe est le développent d’un expert flou qui donne une appréciation sur la qualité de la navigation. Le troisième axe se focalise sur le développement d’un algorithme d’apprentissage pour les réseaux neuro-flous nommé le « Super Self Adapting BackPropagation with Adaptive Momentum, (SSABAM) », et son application dans la navigation d’un robot mobile. L’algorithme proposé a été comparé à d’autres algorithmes comme la RétroPropagation (RP), la «BackPropagation with Adaptive Momentum, (BPAM)» et le «Super Self Adapting backpropagation, (SSAB) ». Les résultats démontrent que l’algorithme proposé qui ajuste automatiquement le taux d’apprentissage et le paramètre du moment, converge plus rapidement que les autres algorithmes cités ci-dessus. Les contrôleurs optimisés par ces algorithmes permettent la navigation du robot. En se basant sur les résultats de la simulation, après la navigation, le contrôleur optimisé par l’algorithme proposé est plus performant que les autres contrôleurs en termes de temps de navigation et des résultats de l’expert flou, finalement le contrôleur optimisé par l’algorithme proposé a été validé avec succès en l’implémentant sur un robot réel le ED7273.
Directeur de thèse : NOUIBAT Wahid Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 2557 02-09-534 Version numérique et papier Bibliothèque Centrale Thèse de Doctorat Exclu du prêt Documents numériques
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