Proposition d’un système distribué de diagnostic et pronostic basé sur les services Web et Extreme Learning Machine.

BERGHOUT, Tarek (2021) Proposition d’un système distribué de diagnostic et pronostic basé sur les services Web et Extreme Learning Machine. Doctoral thesis, Université de Batna 2.

[img]
Preview
Text
Thesis_Tarek_BERGHOUT[2021].pdf

Download (9MB) | Preview

Abstract

Cette thèse traite de l'utilisation d'un outil de Machine Learning appelé "Extreme Learning Machine" dans le domaine du pronostic et de l'évaluation de la santé (e.g. estimation de la durée de vie utile restante (RUL)). Cet algorithme implique des méthodes de programmation linéaires qui reposent principalement sur les moindres carrés dans les paradigmes non linéaires des réseaux de neurones artificiels pour produire des estimateurs de santé très rapides et précis. D'autres parts, cette étude vise à distribuer le système de prédiction sur le web à l'aide de services Web pour résoudre les problèmes de répartition géographique de surveillance décentralisée. Sur la base de ce nouvel outil, de nombreux algorithmes d'apprentissage ont été développés dans le cadre de ce travail et comparés à d'autres algorithmes présents dans la littérature en termes de temps et de précision. La plupart des algorithmes développés sont inspirés des théories récentes de Deep Learning et ce en raison de leur bonne réputation. Les données étudiées dans ce travail de recherche sont tirées du logiciel C-MAPSS simulateur de système de propulsion aérodynamique développé par la NASA. Les résultats obtenus ont prouvé l'efficacité des nouveaux algorithmes et les recommandent pour une utilisation future dans le domaine de l'évaluation de la santé.

Item Type: Thesis (Doctoral)
Uncontrolled Keywords: Pronostic ; diagnostic ; ELM ; C-MAPSS ; RUL ; Services Web ; deep learning
Subjects: Technologie > Génie industriel
Divisions: Faculté de technologie > Département de génie industriel
Date Deposited: 23 May 2021 11:10
Last Modified: 23 May 2021 11:10
URI: http://eprints.univ-batna2.dz/id/eprint/1915

Actions (login required)

View Item View Item