Titre :	Utilisation de l’apprentissage profond (Deep Learning) pour la reconnaissance des cibles Radar
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Nabil. Hezbri, Auteur ; Boukal Mohamed Cheikh, Directeur de thèse
Editeur :	CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine
Année de publication :	2018
Importance :	68 f.
Format :	30 cm.
Note générale :	Une copie electronique PDF disponible au BUC.
Langues :	Français (fre)
Catégories :	Sciences de la technologie:Electronique
Tags :	Réseaux et Télécommunication
Index. décimale :	610 Electronique
Résumé :	Le but de notre travail est l’investigation des méthodes de classification pour la reconnaissance des cibles Radar en utilisant des images (SAR et ISAR), trois méthodes ont été utilisé, à savoir la méthode du k plus proches voisins, la méthode des réseaux de neurones (PMC) et la méthode du Deep learning notamment le réseau CNN. Les résultats de simulation ont montré que la méthode à base de deep learnig (CNN) réalise des performances largement supérieur par rapport aux autres méthodes classiques .
Diplome :	Master 2
Permalink :	https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=10358

Utilisation de l’apprentissage profond (Deep Learning) pour la reconnaissance des cibles Radar [texte imprimé] / Nabil. Hezbri, Auteur ; Boukal Mohamed Cheikh, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2018 . - 68 f. ; 30 cm.
Une copie electronique PDF disponible au BUC.
Langues : Français (fre)

Catégories :	Sciences de la technologie:Electronique
Tags :	Réseaux et Télécommunication
Index. décimale :	610 Electronique
Résumé :	Le but de notre travail est l’investigation des méthodes de classification pour la reconnaissance des cibles Radar en utilisant des images (SAR et ISAR), trois méthodes ont été utilisé, à savoir la méthode du k plus proches voisins, la méthode des réseaux de neurones (PMC) et la méthode du Deep learning notamment le réseau CNN. Les résultats de simulation ont montré que la méthode à base de deep learnig (CNN) réalise des performances largement supérieur par rapport aux autres méthodes classiques .
Diplome :	Master 2
Permalink :	https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=10358