@article {3111,
	title = {Reconnaissance des Formes par SVM pour le Diagnostic du  Syst{\`e}me de Pasteurisation d\&rsquo;une Usine de Lait, janvier, ISSN 1112-9697},
	journal = {RST, Revue des Sciences et Technologie},
	volume = {Volume 4 },
	number = {N{\textdegree}1},
	year = {2013},
	abstract = {Dans cet article, nous pr{\'e}sentons un nouvel algorithme pour la classification de diff{\'e}rents {\'e}tats de fonctionnement et de dysfonctionnement d{\textquoteright}un syst{\`e}me industriel. Notre algorithme offre une bonne qualit{\'e} de classification de donn{\'e}es. Cet algorithme est bas{\'e} sur Les S{\'e}parateurs {\`a} Vastes Marges (SVM). Il permet de classer des donn{\'e}es non lin{\'e}airement s{\'e}parables. L{\textquoteright}algorithme offre aussi la possibilit{\'e} d{\textquoteright}utiliser des bases de donn{\'e}es de grandes tailles. Les exp{\'e}riences effectu{\'e}es sur les bases de donn{\'e}es issues d{\textquoteright}un syst{\`e}me de pasteurisation montrent que notre algorithme fournit de tr{\`e}s bons r{\'e}sultats.},
	url = {https://www.researchgate.net/publication/278329125_Reconnaissance_des_Formes_par_SVM_pour_le_Diagnostic_du_Systeme_de_Pasteurisation_d{\textquoteright}une_Usine_de_Lait},
	author = {Kadri Ouahab and Mouss Leila Hayet and Mouss Med Djamel}
}
