Identification robuste dans un RKHS
Espace de Hilbert à Noyau Reproduisant
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Une alternative pour la modélisation des systèmes non linéaires consiste à développer des modèles dans un espace de Hilbert à noyau Reproduisant RKHS. A ce travail dans le deuxième chapitre on a introduit l'espace RKHS, ensuite dans un troisième chapitre on présente trois méthodes de réduction intitulés: méthode de réduction du modèle RKHS, il s'agit des méthodes PLS, PCA et projection, ces trois méthodes de réduction sont illustrées et comparées en simulation sur différents exemples numérique. Le quatrième chapitre aura pour objet d'appliquer les techniques d'identific...
Une alternative pour la modélisation des systèmes non linéaires consiste à développer des modèles dans un espace de Hilbert à noyau Reproduisant RKHS. A ce travail dans le deuxième chapitre on a introduit l'espace RKHS, ensuite dans un troisième chapitre on présente trois méthodes de réduction intitulés: méthode de réduction du modèle RKHS, il s'agit des méthodes PLS, PCA et projection, ces trois méthodes de réduction sont illustrées et comparées en simulation sur différents exemples numérique. Le quatrième chapitre aura pour objet d'appliquer les techniques d'identification à erreur bornées pour la mise à jour du domaine d appartenance paramétrique du modèle RKHS. Enfin dans un cinquième chapitre on applique la méthode d'identification à erreur bornée pour déterminer le domaine d'appartenance du modèle RKHS correspondant à un système d'humidification contenu dans une soufflerie de séchage.
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