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  <title>DSpace Collection:</title>
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  <updated>2026-04-15T17:58:28Z</updated>
  <dc:date>2026-04-15T17:58:28Z</dc:date>
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    <title>Etude et dimensionnement du transformateur supraconducteur</title>
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    <author>
      <name>Chergui, Amel</name>
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    <updated>2018-10-31T07:09:06Z</updated>
    <published>2018-10-31T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Titre: Etude et dimensionnement du transformateur supraconducteur
Auteur(s): Chergui, Amel
Résumé: Sommaire:&#xD;
-Chapitre I : Les Supraconducteurs HTC et BTC&#xD;
-Chapitre II: Les Transformateurs supraconducteurs&#xD;
-Chapitre III: Calcul des pertes dans un transformateur supraconducteur&#xD;
-Chapitre VI: Dimensionnement des transformateurs supraconducteur et conventionnel&#xD;
Conclusions et perspectives &#xD;
Référence</summary>
    <dc:date>2018-10-31T00:00:00Z</dc:date>
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    <title>Développement d une version neurofloue du filtre de Kalman etendu</title>
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    <author>
      <name>Bourzami, Arif</name>
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    <updated>2018-10-30T13:24:14Z</updated>
    <published>2018-10-30T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Titre: Développement d une version neurofloue du filtre de Kalman etendu
Auteur(s): Bourzami, Arif
Résumé: Sommaire:&#xD;
Introduction generale&#xD;
-Chapitre -1- filtrage optimal &#xD;
I.1-Historique&#xD;
I.2- Introduction&#xD;
I.3- Les Observateurs&#xD;
I.3.1- Classification des observateurs&#xD;
I.3.1.1-Les Observateurs déterministes :&#xD;
I.3.1.2- les Observateurs stochastiques :&#xD;
I.3.1.3- Les Observateurs linéaires :&#xD;
I.3.1.4-Les Observateurs non linéaires :&#xD;
I.3.2- Observateur lineaire :&#xD;
I.3.2.2- Filtre de kalman :&#xD;
I.3.2.3- Filtre de kalman étendu&#xD;
Conclusion&#xD;
-Chapitre -2- technique hybride neuro-floue &#xD;
II.1-Introduction&#xD;
II.2- Les Reseaux de neurones&#xD;
II.2.1- Prototype biologique&#xD;
II.2.2- Neurone formel&#xD;
II.2.3 Architecture des réseaux de neurones&#xD;
II.2.3.1 réseaux statiques&#xD;
II.2.3.2 Réseaux dynamiques&#xD;
II.2.4 Apprentissage&#xD;
II.2.4.1 Apprentissage supervisé&#xD;
II.2.4.2Apprentissage non supervisé&#xD;
II.2.5 Réseaux multicouches (perceptron)&#xD;
II.2.5.1 Algorithme de rétro propagation du gradient&#xD;
II.3 La Logique floue&#xD;
II.3.1 Proposition floue&#xD;
II.3.1.1 Variables floues et linguistiques&#xD;
II.3.1.2 Fonction d’appartenance&#xD;
II.3.1.3 Opérateurs sur les ensembles flous&#xD;
II.3.1.4 Règles floues&#xD;
II.4. Systemes hybrides neuro-flous&#xD;
II.4.1 Premier type&#xD;
II.4.1.1 Codage des sous-ensembles flous&#xD;
II.4.2 Deuxième type&#xD;
II.4.3Troisième type&#xD;
Chapitre -3- modélisation de la machine asynchrone &#xD;
III.1 Introduction&#xD;
III.2 Modelisation de la machine asynchrone&#xD;
II.2.1Hypothèses simplificatrices&#xD;
III.2.2 Equations générales de la machine&#xD;
iii.2.2.1 Equation liée au stator&#xD;
III.2.2.2 Equation liée au rotor&#xD;
III.2.2.3 Equations du couplage électromagnétique&#xD;
III.2.2.4 Equation du couple électromagnétique&#xD;
III.2.3Transformation de park&#xD;
III.3 Aimentation et onduleur m.l.i&#xD;
III.3.1 Composition du système de tension tri phasée&#xD;
III.3.2 La Commande (pwm)&#xD;
III.4 Identification des parametres de la machine asynchrone&#xD;
III.4.1 Equations d'état&#xD;
III.5 Conclusion&#xD;
-Chapitre -4- simulation &#xD;
IV.1 Introduction&#xD;
VI.2 Application du filtre de kalman etendu&#xD;
VI.2.1 Simulation de la machine asynchrone&#xD;
IV.2.2 Augmentation du vecteur d’état&#xD;
IV.2.3 Choix des matrices de covariance des bruits&#xD;
IV.3 Application des reseaux de neurones&#xD;
IV.4 Approche neuro-floue&#xD;
IV.5 Conclusion</summary>
    <dc:date>2018-10-30T00:00:00Z</dc:date>
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    <title>Commande adaptative floue des systèmes non linéaires par la méthode de backstepping utilisant le mode glissant</title>
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      <name>khettab, khatir</name>
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    <updated>2018-10-24T13:01:59Z</updated>
    <published>2018-10-24T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Titre: Commande adaptative floue des systèmes non linéaires par la méthode de backstepping utilisant le mode glissant
Auteur(s): khettab, khatir
Résumé: Sommaire:&#xD;
Chapitre 1: Analyse des propriétés diélectriques en régime statique.&#xD;
Chapitre 2:Analyse des propriétés diélectriques en régime variable.&#xD;
Chapitre 3: Les lignes de transmission&#xD;
Chapitre 4:Propagation guidée&#xD;
Chapitre 5:Propagation en espace libre&#xD;
Chapitre 6:Méthodes de mesures et rappels théoriques&#xD;
Chapitre 7:Montage du banc de mesures en espace libres&#xD;
Chapitre 8:Mesures en espace guidé en utilisant une structure basée sur la ligne micro ruban.&#xD;
-Conclusion</summary>
    <dc:date>2018-10-24T00:00:00Z</dc:date>
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    <title>Etude des techniques de tatouage des images numériques fixes</title>
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      <name>Bekkouche, Toufik</name>
    </author>
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    <updated>2018-10-10T09:47:33Z</updated>
    <published>2018-10-10T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Titre: Etude des techniques de tatouage des images numériques fixes
Auteur(s): Bekkouche, Toufik
Résumé: Introduction &#xD;
-Chapitre I : Notions de tatouage numérique &#xD;
-Chapitre II : Classification des attaques en tatouage numérique des images fixes. -Chapitre III : Tatouage des images numériques fixes par la transformée en cosinus discrète DCT. &#xD;
-Chapitre IV : Tatouage des images numériques fixes par la transformée en ondelettes. -Chapitre V : Développement de techniques de tatouage dans le domaine des transformées. Conclusion et perspectives&#xD;
Bibliographie</summary>
    <dc:date>2018-10-10T00:00:00Z</dc:date>
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