Diagnostic Des Défauts D’une Turbine A Gaz Basé Sur Des Techniques D’apprentissage Automatique

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dc.contributor.authorMOUSSAI, Saber
dc.contributor.authorSALEM, Chaima
dc.contributor.authorEnca/ Adbelhafid, BENYOUNES
dc.date.accessioned2023-09-18T12:16:46Z
dc.date.available2023-09-18T12:16:46Z
dc.date.issued2023-07-16
dc.description.abstractDans ce travail on s’intéresse à l’application des algorithmes d’apprentissage automatiques pour la détection et la classification des défauts dans les turbines à gaz. L’apprentissage automatique est une méthode d’analyse des données qui automatise la construction de modèles analytiques. Il s’agit d’une branche de l’intelligence artificielle basée sur l’idée que les algorithmes peuvent apprendre à partir des données, détecter, identifier et prendre des décisions. Grâces à leurs efficacités et rapidités, ces algorithmes nous donnent des résultats précis pour la détection et la classification des défauts donc un meilleur diagnostic des pannes dans un temps opportun.en_US
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/40846
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversity of M'silaen_US
dc.subjectApprentissage automatiques, Turbine à gaz, Intelligence artificielle, détection des défauts et classification des défauts.en_US
dc.titleDiagnostic Des Défauts D’une Turbine A Gaz Basé Sur Des Techniques D’apprentissage Automatiqueen_US
dc.typeThesisen_US

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