Colloque

Conception de filtres non-linéaires basés sur les réseaux de neurones formels

Abderrahim Ennaji

Jean Rouat

Membre a labase

Abderrahim Ennaji

Résumé du colloque

L'architecture de réseaux de neurones de type propagation-avant "feed-forward" est une structure qui n'a pas été profondément étudiée pour le traitement d'un signal dynamique. Pourtant, elle présente plusieurs propriétés remarquables, principalement en terme de généralisation d'amplitude et de fréquence. Cet article montre que ces réseaux s'adaptent à généraliser sur les fonctions ainsi que l'apprentissage des séquences. Les fonctions sinus (10 ms de séquence d'apprentissage) et cosinus (10 ms de séquence d'apprentissage) sont utilisées pour démontrer l'efficacité de l'approche. Nous souhaitons orienter les systèmes généralisation de manière à prédire des résultats expérimentaux. Les résultats obtenus montrent que les réseaux de neurones de type feed-forward sont capables de généraliser sur une bande cachée, 19 unités dans les couches entrées et de sortie, 5 unités dans la couche cachée. Les performances de ce modèle sont comparées avec celles des travaux de R. Kanimura (90) - modèle de second ordre - et celles de W. Tsaurou (88). Cet article montre comment l'architecture de neurones formels peut reproduire fidèlement un signal de parole. En résumé, nous proposons un modèle de réseau de neurones formels, formé sur des séquences de sinus et cosinus, qui peut être utilisé pour prédire des résultats expérimentaux d'une manière efficace. Cette méthode de filtrage non-linéaire est un complément des techniques existantes, notamment possible de prédire des résultats expérimentaux pour des signaux passe-bas, passe-haut et passe-bande. Enfin, ce modèle peut effectuer un déplacement partiel d'une plage de fréquence à une autre.

Contexte

Section :

Génie électrique

Thème du colloque :

Génie électrique

Hôte : Université du Québec à Rimouski

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