La Modélisation Causale Statique Et Dynamique

Reconnaissance de caractères manuscrits par Réseaux Bayésiens Dynamiques Khalid Hallouli – Laurence Likforman-Sulem – Marc Sigelle École Nationale Supérieure des Télecommunications Département de Traitement de Signal et des Images 46 rue Barrault 75634 Paris Cedex 13 France hallouli,likforman,sigelle @tsi.enst.fr Résumé : Ce travail présente une approche pour la reconnaissance des caractères manuscrits qui a l’avantage de surmonter les limitations des modèles de Markov Cachés (HMMs). L’idée principale

de fait : « dans les phénomènes chaotiques, l’ordre déterministe crée le désordre du hasard » (D. Ruelle Hasard et chaos) Les théories du chaos s’appliquent surtout à des phénomènes considérés dans la durée, et peuvent aider à comprendre des dynamiques de systèmes géographiques. Causalité : liaison d’une ou plusieurs causes à un effet, ou d’agents à un produit. La cause est ce qui agit, et se distingue ainsi de la condition. Souvent difficile d’en décider. La recherche des causalités est

particulièrement nous intéresser à la commande (automatique) des procédés dynamiques continus. Dans ce cadre, on distingue l’automatique linéaire ou non linéaire, continue (commande analogique) ou à temps discret (commande numérique). Il faut savoir que la commande (ou asservissement) d’un procédé physique nécessite : - l’identification (modèle de comportement) ou la modélisation (modèle de connaissance) de son comportement dynamique ( mise en équation ; - la synthèse d’une loi de commande ( fonction

réseaux de neurones formels doit être considérés comme une extension puissante de techniques bien connues des ingénieurs, telles que la régression, et nous illustrerons notre propos par quelques exemples industriels choisis dans les domaines de la modélisation, de la commande, et de la classification automatique. 2. LES NEURONES FORMELS Un "neurone formel" (ou simplement "neurone") est une fonction algébrique non linéaire et bornée, dont la valeur dépend de paramètres appelés coefficients ou

nées de ce courant, la dynamique des systèmes, inventée par Jay Forrester, propose une technique de formalisation et de modélisation des concepts systémiques. La dynamique des systèmes a connu son heure de gloire dans les années 70, notamment grâce aux modèles de dynamique urbaine et du monde. Ce rapport d'étude constitue une introduction à l'histoire et aux concepts de la systémique et de la dynamique des systèmes, et propose une première réflexion sur la place de la modélisation systémique dans le

de ce courant, la dynamique des systèmes, inventée par Jay Forrester, propose une technique de formalisation et de modélisation des concepts systémiques. La dynamique des systèmes a connu son heure de gloire dans les années 70, notamment grâce aux modèles de dynamique urbaine et du monde. Ce rapport d'étude constitue une introduction à l'histoire et aux concepts de la systémique et de la dynamique des systèmes, et propose une première réflexion sur la place de la modélisation systémique dans

UNIVERSITE MONTPELLIER I FACULTE DES SCIENCES DU SPORT ET DE L’EDUCATION PHYSIQUE Thèse en vue de l’obtention du grade de Docteur de l’université de Montpellier I Présentée par Marina Fortes La dynamique de l’estime de soi et de soi physique. Un regard nouveau sur la variabilité et le fonctionnement des modèles hiérarchiques. Directeurs de thèse : Didier Delignières et Grégory Ninot Décembre 2003 Table des matières TABLE DES MATIERES TABLE DES ILLUSTRATIONS______________________________________________

o un système est un ensemble d’éléments en interaction dynamique organisés en fonction d’un but. Trois notions fortes émergent des définitions de la systémique : 1. Interaction  : L’approche analytique ne considère que la causalité de A -> B, la systémique analyse la double relation de A->B et de B->A ; C’est la rétroaction ou feed-back. Les objets à étudier ne peuvent être compris à partir de l’analyse de relations causales simples. Les relations sont le plus souvent circulaires, une

cahier des charges fixé a priori : bon comportement dynamique, bonne précision statique... Elément 2 : Modélisation et Identification : L’étudiant devra être capable à l’issue du cours et face à un problème concret de définir une stratégie d’identification permettant d’obtenir un modèle du processus satisfaisant aux critères demandés. Elément 3 : Commande optimale et Commande prédictive : Synthétiser une loi de commande pour un système dynamique en respectant les contraintes appliqué à l’état, la

l’existant », traitera des forces ou des faiblesses du processus existant et du système d’information qui le soutient, les causes de ces problèmes, ainsi que les objectifs que devrait atteindre le processus transformé. Le troisième chapitre, « Modélisation et conception du nouveau système d’information », décrira toutes les étapes de conception qui nous ont permis de réaliser notre application que nous allons appeler « Contr'Ol.sys » à partir du processus de spécification des besoins jusqu’à l’élaboration