Info Oujda

Bon courage study

_________________

**Membre** Inscrit le : 09 Fév 2008 Messages : 22

bsr a tt;

banassba lprojet nta3 lemploi d temp gha yachmal ghi lmaster machi la fac kamla bach ykon f 3ilm ljami3 bonne courage f likhtiyar wakha ani hayar hhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhh

___________________________________
merciiii

Merci bien pour l'information
_________________
Je ne suis pas assez sérieux pour donner des conseils mais je le suis trop pour en recevoir.

Débutant Inscrit le : 23 Nov 2007 Messages : 5

merciiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii

Le projet de réseaux de neurons peut être réalisé avec Mapple aussi .....
pour tracer la courbe d'erreur en fonction du nombre de neurone de la couche cachée!!!!!!!
_________________
Je ne suis pas assez sérieux pour donner des conseils mais je le suis trop pour en recevoir.

Bon couragee lay y3awennn

Débutant Inscrit le : 27 Fév 2008 Messages : 3

le projet de la gestion des emplois des temps:
ce qui est demandé c'est de faire la gestion pour les classes de master

**Membre** Inscrit le : 09 Fév 2008 Messages : 22

Algorithmes génétiques
Les algorithmes génétiques sont des algorithmes d’optimisation basée sur la théorie de Darwin, créé
par John Holland en 1975. Cet algorithme fait partie de la famille des métaheuristiques, dont le but est
d’obtenir une solution approchée lorsqu’il n’existe pas d’algorithme donnant une solution exacte en un
temps raisonnable. Le pseudo code de cet algorithme est présenté ci-dessous.
Algorithme 1 : Pseudo code d’un algorithme génétique
Soit X(n) X, la population à l’étape n;
répéter
sélectionner dans X(n) un ensemble de paires de solutions de haute qualité;
croiser chaque paire de solutions sélectionnées pour produire des solutions « enfants » ;
remplacer une partie de X(n) formée de solution de basse qualité par des solution « enfants » de
haute qualité;
appliquer un opérateur de mutation aux solutions ainsi obtenues;
les solutions éventuellement mutées constituent la population X(n+1);
jusqu’à ce que la règle d’arrêt soit satisfaite ;
La sélection ce fait en attribuant une probabilité de sélection à chaque individu. Meilleur est l’individu,
plus sa probabilité d’être choisit est grande. Le croisement, parfois appelé crossing-over, ce fait généralement
en permutant des séquences entre les deux parents. Il faudra faire attention à ce que la solution ainsi
obtenu reste valable. La mutation ce fait plutôt sur les individus de faibles qualités. Le but de la mutation
est d’introduire un élément de diversification et d’innovation comme dans la théorie darwinienne.

**Membre** Inscrit le : 09 Fév 2008 Messages : 22

Réseaux de neurones
Un neurone est un moteur oscillant qui ne stimule que s’il est stimulé (avec un seuil minimal). Les réseaux
de neurones sont des systèmes inspirés du fonctionnement des vrais neurones. Ils sont pour la plupart
implémenter par software, mais on peut aussi avoir des réseaux de neurones électroniques qui ressemblent
encore plus aux vrais neurones. Le principe est d’apprendre à partir d’une base de données avec des couples
entrés-sorties. Le système va essayer d’aller de l’un à l’autre, mais on ne sait jamais vraiment comment il
fait.

c'est projet seront realiser par analyse UML et pour les programme par JAVA???????
_________________

IMPOSSIBLE IS NOTHING

**Membre** Inscrit le : 09 Fév 2008 Messages : 22

makan la jadid la walo iwa finkom:$

Débutant Age : 20 Inscrit le : 21 Mar 2008 Messages : 5 Localisation : earth

bon chance