Mod Lisation Comportementale De Syst Mes Non Lin Aires Multivariables Par M Thodes Noyaux Et Applications

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Design Of Experiments In Nonlinear Models

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Author : Luc Pronzato
language : en
Publisher: Springer Science & Business Media
Release Date : 2013-04-10

Design Of Experiments In Nonlinear Models written by Luc Pronzato and has been published by Springer Science & Business Media this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2013-04-10 with Medical categories.

Design of Experiments in Nonlinear Models: Asymptotic Normality, Optimality Criteria and Small-Sample Properties provides a comprehensive coverage of the various aspects of experimental design for nonlinear models. The book contains original contributions to the theory of optimal experiments that will interest students and researchers in the field. Practitionners motivated by applications will find valuable tools to help them designing their experiments. The first three chapters expose the connections between the asymptotic properties of estimators in parametric models and experimental design, with more emphasis than usual on some particular aspects like the estimation of a nonlinear function of the model parameters, models with heteroscedastic errors, etc. Classical optimality criteria based on those asymptotic properties are then presented thoroughly in a special chapter. Three chapters are dedicated to specific issues raised by nonlinear models. The construction of design criteria derived from non-asymptotic considerations (small-sample situation) is detailed. The connection between design and identifiability/estimability issues is investigated. Several approaches are presented to face the problem caused by the dependence of an optimal design on the value of the parameters to be estimated. A survey of algorithmic methods for the construction of optimal designs is provided.

Mod Lisation Comportementale De Syst Mes Non Lin Aires Multivariables Par M Thodes Noyaux Et Application

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Author : Emmanuel Vazquez
language : fr
Publisher:
Release Date : 2005

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Mod Lisation Comportementale De Syst Mes Non Lin Aires Multivariables Par M Thodes Noyaux Et Applications

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Author : Emmanuel Vazquez
language : fr
Publisher:
Release Date : 2005

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Les méthodes de prédiction de processus aléatoires, ou krigeage, et les méthodes de régression régularisée par une norme d'espace hilbertien à noyau reproduisant (splines, approximation par fonctions de base radiales, régression à vecteurs de support, etc.) constituent deux approches fondamentales de modélisation comportementale de systèmes non-linéaires multivariables. Les liens mathématiques entre ces deux approches ont été mentionnés à plusieurs reprises dans le passé. Ce travail de thèse présente une synthèse originale de ces liens, puisés dans la littérature de la théorie de l'approximation, de l'apprentissage, des séries chronologiques, de la géostatistique, etc. Fort peu exploités, ces liens n'en restent pas moins fondamentaux puisqu'ils permettent par exemple de comprendre comment formuler le problème de régression régularisée pour l'approximation de fonctions à valeurs vectorielles (cas des systèmes à plusieurs sorties). Dans les deux approches, le choix du noyau est essentiel car il conditionne la qualité des modèles. Les principaux résultats théoriques sont issus de travaux en statistiques. Bien que de type asymptotique, ils ont des conséquences pratiques importantes rappelées et illustrées dans cette étude. Les noyaux considérés habituellement forment une famille restreinte offrant relativement peu de souplesse. Des méthodes assemblant un noyau à partir d'un grand nombre de noyaux élémentaires ont été envisagées. Elles ont permis d'obtenir des résultats satisfaisants notamment sur la prédiction de séries chronologiques.Enfin, ce travail s'attache à montrer comment utiliser les méthodes de régression à noyaux à travers la présentation de problèmes réels. Le choix de noyau est abordé en pratique. La prise en compte d'informations disponibles a priori par utilisation du krigeage intrinsèque (régression semi-régularisée) est illustrée. Finalement, des éléments de planification d'expériences sont discutés.

Identification De Syst Mes Multivariables Par Mod Le Non Entier En Utilisant La M Thode Des Sous Espaces

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Author : Elena Ivanova
language : fr
Publisher:
Release Date : 2017

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L'identification des systèmes par modèle non entier a été initiée dans les années 1990 et de nombreux résultats ont été obtenus depuis. Néanmoins, la plupart de ces résultats utilise les méthodes de la famille des méthodes à erreur de prédiction, basées sur la minimisation de la norme l2 de l'erreur d'estimation. Apparues en 1996, les méthodes des sous-espaces sont relativement nouvelles dans la théorie de l'identification de systèmes linéaires. Basées sur des projections géométriques et l'algèbre linéaire, elles présentent une alternative intéressante aux méthodes classiques basées sur la régression linéaire ou non linéaire. Elles permettent d'estimer les matrices d'un modèle à base d'une représentation d'état. Dans le contexte des systèmes non entiers, la notion de pseudo-représentation d'état généralise la notion de représentation d'état en introduisant un paramètre supplémentaire qui est l'ordre commensurable.Actuellement, la méthode des sous-espaces pour des systèmes non entiers n'a cependant été appliquée que dans le domaine temporel. Elle est alors développée dans cette thèse pour une telle classe de systèmes dans le domaine fréquentiel. De plus, comme les systèmes non entiers sont des systèmes à temps continu, un filtrage des données est nécessaire pour respecter la causalité des signaux et pour pouvoir réaliser l'identification. Une étude comparative des différentes méthodes de filtrage dans le contexte de l'identification pour déduire leurs avantages et inconvénients est réalisée dans le domaine temporel. Enfin,les méthodes développées ont été appliquées à un système réel en diffusion thermique.Les modèles obtenus sont généralisés à des matériaux soumis à plusieurs flux de chaleur en entrée tout en considérant leur température en plusieurs points de mesures.

M Thodes Automatiques De R Glage Des Syst Mes Monovariables Et Multivariables

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Author : Refat Boushra Riskalla Karas (auteur d'une thèse de sciences.)
language : fr
Publisher:
Release Date : 1981

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Identification Des Syst Mes Non Lin Aires

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Author : Dominique Ronval
language : fr
Publisher:
Release Date : 2003

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Contribution L Analyse Et La Commande Avanc E Des Syst Mes Multivariables

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Author : Amine Trabelsi
language : fr
Publisher:
Release Date : 2006

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Cette thèse de doctorat traite de la modélisation et de la commande optimale adaptative de systèmes complexes, en utilisant les concepts de (a logique floue et des réseaux de neurones. L'accent est mis sur la classe des systèmes dynamiques, non linéaires, stochastiques et m ulti varia blés. Dans ce contexte, nous avons proposé une méthode de modélisation de ces systèmes pasée sur la technique des cfusters flous. En effet, à partir d'une base de données disponible du système à étudier, un modèle flou global de commande, formé par la pondération d'un ensemble de modèles linéaires locaux flous de type Tafcagi-Sugeno, est établi. Les paramètres de ce modèle global sont ensuite adaptés par l'algorithme récursif des moindres carrés, avec facteur d'oubli. La méthode de commande proposée est de type optimale par critère quadratique. Elle est basée sur un modèle neuronal de simulation et un modèle flou de commande de type Takagi-Sugeno. L'erreur résultante entre les sorties de ces deux modèles servira pour adapter les paramètres du modale flou et par conséquent les paramètres du correcteur. Cette méthode a été appliquée avec succès pour la commande de là température et de l'humidité internes de l'air d'une serre agricole

Mod Lisation Et Simulation Des Syst Mes Dynamiques Non Lin Aires Par La M Thode Du Fichier Mod Le

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Author : Bertrand Kientz
language : fr
Publisher:
Release Date : 1981

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ETUDE DE L'UTILISATION D'UN GRAND FICHIER DE STOCKAGE DES DONNEES POUR LA MODELISATION D'UN SYSTEME COMPLEXE. ETUDE DE LA VALIDITE THEORIQUE ET DE LA FAISABILITE PRATIQUE D'UN TEL FICHIER-MODELE, ET MISE EN OEUVRE D'UN LOGICIEL OPERATIONNEL. UTILISATION DE LA METHODE POUR EFFECTUER UNE SIMULATION DE SYSTEMES DYNAMIQUES NON LINEAIRES. APPLICATION PRATIQUE AU TRAITEMENT D'UNE BASE DE DONNEES ISSUE D'UN ANION EVOLUANT DANS UN DOMAINE NON LINEAIRE

Application Des Fonctions De Walsh Et Des Fonctions Modulatrices La Mod Lisation Des Syst Mes Continus Non Lin Aires

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Author : Ennaceur Ben Hadj Braiek
language : fr
Publisher:
Release Date : 1990

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La modélisation d'un processus recouvre deux aspects : le choix d'un modèle mathématique, et la détermination de ses paramètres. Différents modèles de systèmes continus sont présentés, et le produit de Kronecker est introduit pour formaliser simplement des équations différentielles non linéaires multivariables, que ce soit des équations d'état ou relations différentielles entrées/sorties. La détermination des paramètres de ces modèles est ensuite considérée par l'utilisation des fonctions de Walsh et des fonctions modulatrices. Plusieurs algorithmes sont proposés et implantés sous la forme d'un logiciel d'identification : logid. Ces méthodes ont été validées sur des exemples concrets d'identification de paramètres et de simplification de modèles. Une procédure de réduction de dimensionalité utilisant les fonctions orthogonales a également été proposée

Systemes Multivariables Non Lineaires

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Author : David Bensoussan
language : fr
Publisher:
Release Date :

Systemes Multivariables Non Lineaires written by David Bensoussan and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with categories.