Réseaux de neurones recursifs appliqués à la classification, au décodage et à la détection

Fiala, Chahrazed

Type de document Thèse
Langue fre
Titre Réseaux de neurones recursifs appliqués à la classification, au décodage et à la détection [ressource textuelle, sauf manuscrits]
Auteur(s) Fiala, Chahrazed (Auteur)
Saadaoui, L. (Directeur de thèse)
Adresse bib. [S.l] : [s.n.],2001
Collation 138 f. : ill. ; 30 cm.
Notes Bibliogr. f. 139 - 142 f. Annexe f. I - II
Notes de thèse Magister : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2001
Indexation libre Réseaux de neurones artificiels
Récursif Auto-organisés
Carte de Kohonen Décodage Détection
Mot (s) clé Détection adaptative
Décodage : Algorithme de
Réseaux de neurones artificiels
Résumé Nous présenterons dans ce travail les réseaux de neurones artificiels récursifs "RNARs" et leurs applications dans la communication digitale. Les RNARs à apprentissage supervisé seront repris ainsi que les principaux résultats théoriques. Nous présenterons aussi les RNARs auto-organisés. Après l'évaluation en classification des RNARs à apprentissage supervisé nous les testerons en décodage du code de Hamming (7,4). Les cartes de Kohonen seront appliquées comme détecteurs BPSK et QPSK. Les résultats obtenus valident ou non l'utilisation de ces réseaux dans les applications proposées.

Fiala, Chahrazed
Réseaux de neurones recursifs appliqués à la classification, au décodage et à la détection [ressource textuelle, sauf manuscrits] / Chahrazed Fiala; Dir. L. Saadaoui.-[S.l] : [s.n.],2001.-138 f. : ill. ; 30 cm.
- Bibliogr. f. 139 - 142 f. Annexe f. I - II
Magister : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2001
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Détection adaptative
Décodage : Algorithme de
Réseaux de neurones artificiels

Nous présenterons dans ce travail les réseaux de neurones artificiels récursifs "RNARs" et leurs applications dans la communication digitale. Les RNARs à apprentissage supervisé seront repris ainsi que les principaux résultats théoriques. Nous présenterons aussi les RNARs auto-organisés. Après l'évaluation en classification des RNARs à apprentissage supervisé nous les testerons en décodage du code de Hamming (7,4). Les cartes de Kohonen seront appliquées comme détecteurs BPSK et QPSK. Les résultats obtenus valident ou non l'utilisation de ces réseaux dans les applications proposées.

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Titre	Réseaux de neurones recursifs appliqués à la classification, au décodage et à la détection [ressource textuelle, sauf manuscrits]
Auteur(s)	Fiala, Chahrazed (Auteur) Saadaoui, L. (Directeur de thèse)
Adresse bib.	[S.l] : [s.n.],2001
Collation	138 f. : ill. ; 30 cm.
Notes	Bibliogr. f. 139 - 142 f. Annexe f. I - II
Notes de thèse	Magister : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2001
Indexation libre	Réseaux de neurones artificiels Récursif Auto-organisés Carte de Kohonen Décodage Détection
Mot (s) clé	Détection adaptative Décodage : Algorithme de Réseaux de neurones artificiels
Résumé	Nous présenterons dans ce travail les réseaux de neurones artificiels récursifs "RNARs" et leurs applications dans la communication digitale. Les RNARs à apprentissage supervisé seront repris ainsi que les principaux résultats théoriques. Nous présenterons aussi les RNARs auto-organisés. Après l'évaluation en classification des RNARs à apprentissage supervisé nous les testerons en décodage du code de Hamming (7,4). Les cartes de Kohonen seront appliquées comme détecteurs BPSK et QPSK. Les résultats obtenus valident ou non l'utilisation de ces réseaux dans les applications proposées.