Les reseaux de neurones

Réseaux de neurones dans le commerce

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    Print Intelligence artificielle et métallurgie, utilisation des réseaux de neurones.

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    • StructId : Hide details Résumé : Dans la première partie nous étudions l'apprentissage et le rappel dans des réseaux de neurones à une couche modèle de Hopfield.
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    Cette synthèse présente le principe des réseaux neuronaux et les applications potentielles sur des exemples développés en fonderie dans le cadre de différents projets. Cependant, dans de nombreux cas pratiques en fonderie, le nombre de paramètres et leurs interactions sont souvent trop importants pour formaliser aisément de telles règles.

    Leur principal interet vient de leur propriete de quantification vectorielle et de leur capacite de projection non lineaire d'un espace de grande dimension vers un espace de petite dimension. Ils sont pour cela tres utilises dans des domaines aussi varies que la reconnaissance des formes, la perception artificielle, la classification et l'analyse de donnees, etc. Dans le cadre de cette these, nous les utilisons pour la resolution de problemes de programmation mathematique. Notre travail a permis d'etendre des resultats existants sur la resolution de problemes d'optimisation par des cartes auto-organisatrices de kohonen ksom. A cette fin deux problemes np-complets, le probleme du voyageur de commerce traveling salesman problem ou tsp et celui des tournees de vehicules vehicle routing problem ou vrpont ete consideres.

    Les réseaux de neurones, qui ne nécessitent pas de formaliser de telles règles, trouvent alors tout leur sens. Histoire du développement des réseaux de neurones artificiels Les neurologues Warren McCulloch et Walter Pitts publièrent dès la fin des années les premiers travaux sur les réseaux de neurones et ils développèrent ensuite un modèle simplifié du fonctionnement des neurones biologiques.

    Les logiciels de simulation de réseau neuronaux Les logiciels du commerce les plus utilisés pour générer des réseaux de neurones sont Matlab, Matlab Neural Network Tool et Statistica Neural Network Software.

    En fonderie, la plupart des réseaux de neurones développés utilisent un réseau multicouche de perceptron MLP en raison de sa bonne capacité de généralisation.

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    Cependant, les auteurs Ganesh G. Patil, Dr K. Un réseau de neurone a été développé L.

    Dobrzanski et M. Król pour prédire les réseaux de neurones dans le commerce Rp0.

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    Il est noté que les résultats de prédiction sont très bons pour la résistance mécanique et la dureté et acceptable pour la taille de grain. Les propriétés mécaniques dépendent ainsi fortement de la vitesse de refroidissement et de la teneur en aluminium.

    Utilisation de données issues de la simulation numérique Réseau de neurones pour prédire les résultats de coulée continue.

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    Les librairies de réseau de neurones Aforge. Net et NeuroDotNet ont été utilisées.

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