SEBAA Mokim, MokimLADJIMI, MohammedHAFIAN, Ahmed TidjaniCHELLIG, Abdelali2023-07-032023-07-032023https://dspace.univ-eloued.dz/handle/123456789/27447مذكرة ليسانس تخصص كهروميكانيكDans ce travail, nous avons mis en évidence les propriétés et les avantages des réseaux de neurones, et nous avons envisagé leurs exploitations dans l’identification des systèmes non linéaires et la commande des processus. L’algorithme de rétropropagation du gradient est utilisé pour l’entraînement des réseaux multi couche présentés dans toutes les structures de modélisation et de commande que nous avons considérées dans ce mémoire. Nous avons appliqué les structures de commande étudiées sur la parabole de radar de poursuite, pour montrer l’efficacité et la pertinence de ces structures neuronales présentées à la commandeفي هذا العمل، قمنا بتسليط الضوء على خصائص وفوائد الشبكات العصبية، ونظرنا في استخداماتها في تحديد الأنظمة غير الخطية والتحكم في العمليات. يتم استخدام خوارزمية التدريب بالانتشار العكسي للمرجعية لتدريب الشبكات المتعددة الطبقات المقدمة في جميع هياكل التصميم والتحكم التي ناقشناها في هذه الرسالة. قمنا بتطبيق الهياكل التحكم المدروسة على منحنى قمرة الرادار للتتبع، لنظهر كفاءة وملاءمة هذه الهياكل العصبية المقدمة للتحكمfrRéseaux de neurones artificiels, Apprentissage, Algorithme de rétropropagation, Moteur à courant continu, Identification, Commandeشبكات الأعصاب الاصطناعية، التعلم، خوارزمية الانتشار العكسي، محرك التيار المستمر، التحديد، التحكم . SummaryMaster