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- W95673856 abstract "Les reseaux de neurones formels permettent de construire, par apprentissage statistique, une vaste famille de modeles et de correcteurs non lineaires. L'objet de cette these est la definition des modalites de mise en œuvre de reseaux de neurones et l'evaluation de leur apport pour la modelisation et la commande non adaptatives de processus dynamiques non lineaires. Sur le plan theorique, nous presentons la modelisation et la commande de processus par reseaux de neurones dans un cadre aussi general que possible, en les placant dans la perspective de l'Automatique classique. En modelisation, les resultats concernant les systemes lineaires nous aident a formuler les predicteurs non lineaires optimaux theoriques correspondant a diverses hypotheses sur le bruit intervenant dans le processus a modeliser ; une methodologie d'apprentissage associee fournit des predicteurs neuronaux qui sont des realisations des predicteurs theoriques. Nous proposons ensuite une famille de systemes de commande neuronaux, dont nous etudions les proprietes et les liens avec les systemes de commande classique, lineaire ou non, en insistant notamment sur la robustesse ; ceci nous conduit a developper la commande avec modele interne neuronale. Sur le plan pratique, nous illustrons notre demarche et nos resultats par une application industrielle, le pilotage d'un vehicule autonome tout-terrain, dont le volant, l'accelerateur et le frein sont commandes par des reseaux neuronaux." @default.
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