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Identifiant IdRef : 211328979Copier cet identifiant (PPN)
Notice de type Rameau

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Informations

Langue d'expression : Francais
Date de naissance :  2000
Note publique d''information : 
L'objet de la thèse est le développement des outils d'analyse du comportement du conducteur d'un véhicule automobile. Pour permettre un diagnostic fiable, l'idée est d'adapter le système à chaque conducteur. L'approche proposée est une approche liée à la reconnaissance de formes : un comportement conducteur donné correspond à une classe donnée. Le système est donc un système de reconnaissance des formes adaptatif utilisant les principes floues tant au niveau de l'apprentissage que de la décision, l'approche floue choisie permettant de gérer la nature imprécise, inhérente au conducteur de véhicule. L'apprentissage consiste en la définition du nombre des classes et en la détection de ces classes par des algorithmes de coalescence floues tels que le FCM, le FMLE et le FGK associés à des critères de validation flous. La décision peut se faire suivant l'application de deux types de règles floues : les règles de rejet d'appartenance et d'ambigifité introduites par Dubuisson ou la règle floue de plus proche voisin. Le vecteur forme qui va caractériser le comportement de conduite d'un conducteur est établi à partir des seuls signaux mécaniques par souci de confort pour l'automobiliste et de façon à réduire les coûts. Le choix de ces signaux mécaniques s'appuie sur une importante analyse bibliographique. L'extraction du vecteur forme est faite à l'aide de la technique d'analyse en composantes principales et des techniques d'analyse fréquentielle comme la transformée de Fourier et la transformée d'ondelette. Le système de classification sera d'abord validé sur des données de test standard ; puis les premiers résultats sur le cas du conducteur véhicule seront présentés et confirmeront l'intérêt de la méthode proposée.

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