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dc.contributor.authorGana Massine
dc.contributor.otherLaghrouche Mourad
dc.date.accessioned2019-11-12T10:52:21Z
dc.date.available2019-11-12T10:52:21Z
dc.date.issued2016
dc.identifier.citationElectronique Biomédicale
dc.identifier.otherMAST.ELN.19-16en
dc.identifier.urihttps://www.ummto.dz/dspace/handle/ummto/6248
dc.description76 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)en
dc.description.abstractDans ce memoire on a implemente un reseau de neurones sur un microcontroleur de la carte Arduino DUE. Ainsi on a partage notre travail en deux grandes etapes : theorique et pratique. Dans la premiere partie nous avons developpe les idees suivantes : æ Les reseaux de neurones : principe, fonctionnement, types et mise en oeuvre. æ les differents types d'implementation : FPGA, MATLAB et microcontroleur. æ Les microcontroleurs : definition, architecture et programmation. æ Les cartes Arduino: definition et utilite. Dans la deuxieme partie, on a detaille la procedure suivie pour deux types d¡¦implementation des reseaux de neurones sur la carte Arduino DUE. Le premier type est celui d'une classification dont l'algorithme presente est celui de la retropropagation du gradient et le deuxieme est la modelisation dont l'algorithme est celui de Levenberg-Marquardt, a chacun des deux, on a presente leur definition et leur but, et aussi on a donne leurs equations mathematique respectives qui nous ont permis de les implementer. Les resultats de la simulation sont rapportes a chaque etape. On a termine notre travail par une conclusion generale et de quelques perspectives.en
dc.language.isofren
dc.publisherUniversité Mouloud Mammerien
dc.subjectreseau de neurones artificielsen
dc.subjectimplementationen
dc.subjectArduino DUEen
dc.subjectclassificationen
dc.subjectlinearisationen
dc.subjectretropropagation du gradienten
dc.subjectalgorithme de Levenberg-Marquardten
dc.subjectcompensation de non-linearite.en
dc.titleImplémentation d'un réseau de neurones dans un microcontrôleuren
dc.typeThesisen


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