Utilisation des réseaux de neurones en calcul des structures
Modélisation cognitive des sollicitations en flexion simple
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Cet ouvrage se veut comme une proposition d'un modèle numérique de prédiction des réponses statiques des systèmes fléchis et du moment résistant ultime d'une poutre en béton armé à partir d'autres outils mathématiques plus redoutables et plus fiables tels que les réseaux de neurones artificiels, qui sont classés dans les sciences cognitives. Dans ce travail, des modèles de réseaux de neurones non-bouclés ont été créés et testés. Et pour s'assurer de son pouvoir prédictif, une évaluation des indicateurs d'écarts s'impose nécessaire, afin de quantifier et mesurer les err...
Cet ouvrage se veut comme une proposition d'un modèle numérique de prédiction des réponses statiques des systèmes fléchis et du moment résistant ultime d'une poutre en béton armé à partir d'autres outils mathématiques plus redoutables et plus fiables tels que les réseaux de neurones artificiels, qui sont classés dans les sciences cognitives. Dans ce travail, des modèles de réseaux de neurones non-bouclés ont été créés et testés. Et pour s'assurer de son pouvoir prédictif, une évaluation des indicateurs d'écarts s'impose nécessaire, afin de quantifier et mesurer les erreurs de prédiction commises par nos réseaux. Finalement, avant que ces réseaux puissent être employés avec n'importe quel degré de confiance, on a proposé d'analyser leur performance à partir des séries d'indicateurs normalisées et les résultats sont satisfaisants.
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