@mastersthesis {7297,
	title = {Proposition d\&rsquo;un syst{\`e}me distribu{\'e} de diagnostic et pronostic bas{\'e} sur les services Web et Extr{\^e}me Learning Machine},
	year = {2021},
	type = {Doctorat LMD},
	abstract = {
	Cette th{\`e}se traite de l{\textquoteright}utilisation d{\textquoteright}un outil de Machine Learning appel{\'e} "Extreme Learning Machine" dans le domaine du pronostic et de l{\textquoteright}{\'e}valuation de la sant{\'e} (e.g. estimation de la dur{\'e}e de vie utile restante (RUL)). Cet algorithme implique des m{\'e}thodes de programmation lin{\'e}aires qui reposent principalement sur les moindres carr{\'e}s dans les paradigmes non lin{\'e}aires des r{\'e}seaux de neurones artificiels pour produire des estimateurs de sant{\'e} tr{\`e}s rapides et pr{\'e}cis. D{\textquoteright}autres parts, cette {\'e}tude vise {\`a} distribuer le syst{\`e}me de pr{\'e}diction sur le web {\`a} l{\textquoteright}aide de services Web pour r{\'e}soudre les probl{\`e}mes de r{\'e}partition g{\'e}ographique de surveillance d{\'e}centralis{\'e}e. Sur la base de ce nouvel outil, de nombreux algorithmes d{\textquoteright}apprentissage ont {\'e}t{\'e} d{\'e}velopp{\'e}s dans le cadre de ce travail et compar{\'e}s {\`a} d{\textquoteright}autres algorithmes pr{\'e}sents dans la litt{\'e}rature en termes de temps et de pr{\'e}cision. La plupart des algorithmes d{\'e}velopp{\'e}s sont inspir{\'e}s des th{\'e}ories r{\'e}centes de Deep Learning et ce en raison de leur bonne r{\'e}putation. Les donn{\'e}es {\'e}tudi{\'e}es dans ce travail de recherche sont tir{\'e}es du logiciel C-MAPSS simulateur de syst{\`e}me de propulsion a{\'e}rodynamique d{\'e}velopp{\'e} par la NASA. Les r{\'e}sultats obtenus ont prouv{\'e} l{\textquoteright}efficacit{\'e} des nouveaux algorithmes et les recommandent pour une utilisation future dans le domaine de l{\textquoteright}{\'e}valuation de la sant{\'e}.

},
	url = {http://eprints.univ-batna2.dz/1915/},
	author = {Berghout, Tarek}
}
