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Affiner la rechercheAnalyse des detecteurs OS-CFAR ET ML-CFAR dans un clutter de distribution weibull / nabil Seddiki (2014)
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Code-barres Cote Support Localisation Spécialité Statut 0111002471004520 M/2471 Mémoire master Bib.sciences et technologie Automatique Exclu du prêt 0111002471004519 M/2471 Mémoire master Bib.sciences et technologie Automatique Exclu du prêt
ISBN : 978-2-7462-0300-6 : Prix : 80 EUR : 524,77 F
Bibliogr. p. 277-278. Index
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Code-barres Cote Support Localisation Spécialité Statut 01020001060000439 SI8/0106 Livre Bib.sciences et technologie Automatique Disponible
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Résumé : Sur deux exemples pris en Automatique : la stabilisation des systèmes en cascade et le filtrage, nous examinons la question de la pertinence de la représentation de certains phénomènes physiques par l'analyse non standard. Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Spécialité Statut 01010000940001033 S8/0094 Livre Bib.sciences et technologie Automatique Disponible 01010000940000573 S8/0094 Livre Bib.sciences et technologie Automatique Disponible 01010000940000574 S8/0094 Livre Bib.sciences et technologie Automatique Disponible 01010000940000575 S8/0094 Livre Bib.sciences et technologie Automatique Disponible 01010000940001034 S8/0094 Livre Bib.sciences et technologie Automatique Disponible
ISBN : 978-2-7462-0491-1 : 90 EUR
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Code-barres Cote Support Localisation Spécialité Statut 01020000850000451 SI8/0085 Livre Bib.sciences et technologie Automatique Disponible
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Code-barres Cote Support Localisation Spécialité Statut 01020005220001485 SI8/0522 Livre Bib.sciences et technologie Automatique Disponible
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Mots-clés : التعلم بالتدعيم، آلي متحرك، ملاحة، تجنب الحواجز
Apprentissage par renforcement,Q-learning,robot mobile,navigation,évitement d’obstacles.
Reinforcement Learning,Q-learning,mobile robot,navigation,obstacle avoidance.Résumé : في الصناعة الحديثة، يحضى الآلي المتحرك بمكانة هامة، هذه الآليات كثيرا ما تستدعى للقيام بمهام مختلفة، التي تستلزم الحركة
في محيط العمل. في بعض الحالات الحصول على المعارف هي مهمة صعبة. يهدف هذا العمل إلى التحكم في الآلي المتحرك بتطبيق تقنية التعلم بالتدعيم. وهي تقنية التعلم عن طريق الخبرة، حيث لا تتطلب سوى قيمة عددية عائدة تقيم الأمر المطبق. تسمح القيمة التدعيمية للمبحر بتعديل إستراتيجيته حتى يتوصل إلى تحسين أدائه. قمنا أولا بتطبيق الخــــــوارزم Q-learning بفضاءات الحالة و الأوامر المنفصلة للقيام بإبحار الآلي المتحرك، ثم التحكم بمخططات محلية معتمدة على المنطق الغامض. لإدماج خصائص تقنيتي التعلم بالخبرة و المنطق الغامض، استعملنا إستراتيجية تحكم بإمكانية التعلم. وهي عبارة عن تمديد للخوارزم Q-learning للقيم المتصلة. حيث أن استعمال المنطق الغامض يسمح بتقديم معارف مبدئية ليكون السلوك الأولي للمتعلم مقبول.
Dans l’industrie moderne, les robots mobiles occupent une place primordiale. Ces machines sont souvent appelés à effectuer plusieurs tâches, qui nécessitent l’évolution dans son environnement. Dans certains cas, l’acquisition des connaissances est une tâche difficile à réaliser. L’objectif de ce travail porte sur la commande d’un robot mobile en utilisant la technique d’apprentissage par renforcement. C’est une technique d’apprentissage à partir de l’expérience, en ne nécessitant qu’un signal scalaire comme retour indiquant la performance de l’action appliquée. Le signal de renforcement permet au navigateur d’ajuster sa stratégie pour améliorer ses performances. Tout d’abord, l’algorithme Q-learning avec des espaces d’états et d’actions discret est appliqué, puis des planificateurs locaux à base de la logique floue sont développés pour la navigation d’un robot mobile. Pour combiner les avantages des deux techniques, une stratégie de commande avec une capacité d’apprentissage est utilisée. C’est une extension de Q-learning aux cas continus, ou le système d’inférence floue, permettant l’introduction des connaissances disponibles à priori pour que le comportement initial soit acceptable.
In modern industry, the mobile robot takes a paramount place. These machines have to carry out certain tasks, which require the evolution in his environment. In some cases, knowldge acquisition is a very difficult task. The objective of this work is the mobile robot control using reinforcement Learning technique. It is the approach of learning by experience; it needs only feedback signal to indicate the performance of applied action. This reinforcement value permits the navigator to adjust its strategy to ameliorate its performances. First of all, we applied the Q-learning algorithm with discreet situations and actions spaces. Then, we developed the control systems based on fuzzy logic approach for mobile robot navigation. In order to combine the advantages of the two techniques, a control strategy with a learning capacity was used. When the using of fuzzy inference system permit to introduce a primary knowledge in order to make the first behavior acceptable.Note de contenu : Introduction Générale…
CHAPITRE I : La Robotique Mobile
I.1 Introduction 04
I.2 Définitions…05
I.2.1 Le robot mobile…05
I.2.2 L’autonomie d’un robot mobile…05
I.3 Classification des robots mobiles…0 5
I.3.1 Robot mobile à roues …06
I.3.1.1 Robot à roue unicycle 06
I.3.1.2 Robot mobile omnidirectionnelle 07
I.3.1.3 Robot à roue différentielle 08
I.3.1.4 Robot de type tricycle 09
I.3.1.5 Robot de type voiture 09
I.3.1.6 Robot à traction synchrone…10
I.3.2 Robot mobile à chenille…10
I.3.3 Robot mobiles à pattes 11
I.3.4 Autres moyens de locomotion 11
I.4 Perception (Les sources d’informations)11
I.4.1 Les informations proprioceptives 11
I.4.1.1 L’odométrie…12
I.4.1.2 Les systèmes radar doppler 12
I.4.1.3 Les systèmes inertiels 12
I.4.2 Les informations extéroceptives (perceptions)12
I.4.2.1 Les télémètres 12
I.4.2.1.1 Télémètres à ultrason 12
I.4.2.1.2 Télémètres à infrarouge 13
I.4.2.1.3 Télémètres laser 13
I.4.2.2 Les caméras 13
I.4.2.3 Autres capteurs 14
I.4.2.3.1 Les capteurs tactiles 14
I.4.2.3.2 Les boussoles 14
I.4.2.3.3 Les balises 14
I.4.2.3.4 Le GPS (Global Positioning System) 14
I.5 Navigation autonome des robots mobiles 14
I.5.1 Chemin admissible et trajectoire 15
I.5.2 Les stratégies de navigation 15
I.5.2.1 Planification de mouvement 15
I.5.2.1.1 Planification globale de trajectoire 15
I.5.2.1.2 Planification locale de trajectoire 16
I.5.2.2 Localisation
I.5.2.3 Suivi de trajectoire 16
I.5.2.4 Évitement d’obstacles 17
I.5.2.5 Parking 17
I.6 Les architectures de contrôle 17
I.6.1 Contrôleur Hiérarchique 18
I.6.2 Contrôleur réactive 18
I.6.3 Contrôleur hybride 18
I.7 Les applications de la robotique mobile 19
I.8 Conclusion 20
CHAPITRE II : Apprentissage Par Renforcement
II.1 Introduction 21
II.2 Quelques notions utilisées 21
II.2.1 Intelligence Artificielle (IA)21
II .2.2 Agent 21
II.2.3 L’apprentissage 21
II.3 L’apprentissage par Renforcement 23
II.4 Les processus de décision markoviens PDM… 24
II .4.1 Propriété de Markov 24
II .4.2 La politique… 25
II .4.3 Fonction de valeurs 25
II .4.4 L’équation de Bellman…26
II .4.5 L’équation d’optimalité de Bellman…27
II.5 La programmation Dynamique 28
II .5.1 L’Algorithme d’itération de la valeur 29
II.5.2 L’Algorithme d’itération de la politique…30
II.6 Méthodes de Monte Carlo…31
II.7 La notion de différence temporelle…32
II.7.1 L’algorithme TD(0) 33
II.7.2 L’algorithme SARSA…33
II.7.3 L’algorithme Q-Learning…34
II.7.3.1 Fonction d’évaluation…35
II.7.3.2 Fonction de renforcement…36
II.7.3.3 Fonction de mise à jour…36
II.7.3.4 Convergence…36
II.8 L’architecture Acteur Critique…37
II.9 Le Choix de l’action (Exploration et Exploitation) 39
II.10 Traces d’éligibilité…40
II.11 Comparaison entre la programmation dynamique et l'AR 41
II.12 Applications et limitations de l’apprentissage par renforcement…42
II.13 Conclusion…43
CHAPITRE III: La Navigation D’un Robot Mobile en Utilisant
le Q-Learning
III.1 Introduction…44
III.2 L’apprentissage par renforcement pour la navigation d’un robot
mobile…
III.3 Modélisation…45
III.3.1 Modèle du robot mobile…45
III.3.2 Modélisation des capteurs 46
III.3.3 Modélisation des Obstacles…47
III.3.4 Calcul des distances 48
III.4 Application de Q-Learning pour la navigation d’un robot mobile
III.4.1 Navigation libre sans obstacle (Recherche de cible)…50
III.4.2 Evitement d’obstacle 57
III.4.3 Navigation avec évitement d’obstacle…63
III.4.4 Navigation avec évitement d’obstacle en utilisant les capteurs 65
III.5 Utilisation des traces d’éligibilités…69
III.6 Conclusion…75
CHAPITRE IV: La Navigation D’un Robot Mobile en Utilisant
La Logique Floue
IV.1 Introduction 76
IV.2 Les Systèmes d’inférence floue (SIFs) 76
IV.2.1 Modèle de Mamdani…76
IV.2.2 Modèle de Takagi-Sugeno…77Cherroun Lakhmissi…78
IV.3 La navigation d’un robot mobile en utilisant la logique floue 79
IV.3.1 Evolution du robot dans un environnement libre d’obstacle…79
IV.3.2 Evolution du robot mobile dans un environnement avec obstacles…81
IV.3.2.1 Evitement d’obstacles par les mesures de distance et de
l’erreur angulaire
IV.3.2.2 Résultats de simulation 83
IV.3.2.2.1 Navigation libre…83
IV.3.2.2.2 Navigation avec évitement des obstacles 84
IV.3.3 Evitement d’obstacles en utilisant les capteurs… 85
IV.3.3.1 Résultats de simulation…89
IV.3.4 Navigation du robot mobile en utilisant 3 capteurs…92
IV3.4.1 Résultats de simulation… 93
IV.4 Conclusion…96
CHAPITRE V: La Navigation D’un Robot Mobile en Utilisant
le Q-Learning Flou
V.1 Introduction 97
V.2 Représentation de la fonction de qualité…97
V.2.1 L’Architecture Q-CON…97
V.2.2 L’Architecture Q-FUZ…98
V.2.3 Le Q-Learning Flou… 98
V.2.3.1 Extraction de la connaissance 99
V.2.3.2 Choix des conclusions…101
1- Sans connaissance à priori 101
2- Connaissance imprécise 101
3- Connaissance précise 101
V.2.3.3 Fusion des connaissances 102
V.3 Application de Q-Learning flou pour la navigation d’un robot
mobile
V.3.1 Navigation libre (Recherche de la cible) 103
V.3.2 Evitement d’obstacles 112
V.3.3 Navigation avec évitement d’obstacles en utilisant les capteurs 115
V.3.3.1 Suivi de mur avec des connaissances imprécises 116
V.3.3.2 Navigation vers la cible avec aucune connaissances à priori…. 122
V.4 Utilisation des traces d’éligibilités 126
V.5 Conclusion 128
Conclusion Générale
Bibliographie…131Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Spécialité Statut 01120001500000246 TH/0150 Mémoire magister Bib.sciences et technologie Automatique Exclu du prêt 01120001500000321 TH/0150 Mémoire magister Bib.sciences et technologie Automatique Exclu du prêt
ISBN : 978-2-7462-0165-1 : 459,14 F
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Index. décimale : 670.4 Généralités Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Spécialité Statut 01020001040000437 SI8/0104 Livre Bib.sciences et technologie Automatique Disponible
ISBN : 978-81-315-1038-4
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Code-barres Cote Support Localisation Spécialité Statut 01110019520003513 M/1952 Mémoire master Bib.sciences et technologie Automatique Exclu du prêt 01110019520003514 M/1952 Mémoire master Bib.sciences et technologie Automatique Exclu du prêt
ISBN : 978-2-10-055048-7 : 29 EUR
Bibliogr. et webliogr. p. 235
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Mots-clés : Conception et construction Intelligence artificielle répartie Programmation Index. décimale : 629.8 Technique de la commande automatique Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Spécialité Statut 01020025000012042 SI8/2500 Livre Bib.sciences et technologie Automatique Disponible 01020025000012043 SI8/2500 Livre Bib.sciences et technologie Automatique Disponible 01020025000012044 SI8/2500 Livre Bib.sciences et technologie Automatique Disponible
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Note de contenu : NTRODUCTION…1
Chapitre 1Système de Reconnaissance de Visage.
1.1 Introduction
1.2 Système biométrique
1.2.1 Les phases d’un système biométrique
1.2.2Modules de systèmes biométriques
1.3 Pourquoi choisir le visage ?
1.4 Système de reconnaissance de visages
1.4.1 Architecture générale
1.4.1.1 Acquisition de l’image
1.4.1.2 Détection de visage et prétraitement 13
1.4.3 L’extraction des caractéristiques 15
1.4.4 La comparaison des caractéristiques (classification) et décision 15
1.5 Techniques de reconnaissance de visage 2D et 3D 16
1.5.1 Techniques 2D de reconnaissance de visage 16
1.5.1.1 Les méthodes globales.17
1.5.1.2 Les méthodes locales 18
1.5.1.3 Les méthodes hybrides 18
1.5.2 Techniques 3D de reconnaissance de visage 19
1.5.2.1 Approches modèles 22
1.5.2.2 Approches 3D 22
1.5.2.2.1 Approches surface .
1.5.2.2.2 Approches holistiques 3D
1.5.2.2.3 Approche géométrique ou locale 3D 23
1.5.2.3 Multimodal 2D +3 D reconnaissance de visage 23
1.6 Principales difficultés de la reconnaissance de visage 24
1.6.1 Changement d’illumination 25
1.6.2 Variation de la pose
1.6.3 Expressions faciales 26
1.6.4 Présenceouabsencedescomposantsstructurels 27
1.6.5 Occultations partielles
1.6.6 Vieillissement et le changement d’aspect 28
1.7Mesure de la performance d’un système biométrique 28
1.7.1Calcul des taux de performance 28
1.7.1 Intervalle de confiance 31
1.7.1.1 Méthode non-paramétrique .32
1.7.1.2 Méthode paramétrique
1.8 Nouvelles technologies améliorant la reconnaissance faciale 33
1.8.1 L’utilisation de la technologie infrarouge 33
1.8.2 L’utilisation de la technologie 3D
1.8.3 Avantages de la technologie 3D
1.9 Conclusion
Chapitre 2Etat de l’art de la Reconnaissance de Visage
2.1 Introduction
PARTIE A : Reconnaissance de visage 2D 36
2.2 Reconnaissance 2D de visages : état de l'art 36
2.2.1 Les principales techniques de reconnaissance faciale 36
2.2.1.1 Approches locales 37
2.2.1.2 Approches globales 39
2.2.1.3 Approches hybrides 42
2.2.1.4 Récapitulatif 2D 44
PARTIE B : Reconnaissance de visage 3D
2.3 Reconnaissance de visage 3D 47
2.3.1 Systèmes d’acquisition
2.3.2 La reconnaissance du visage 3D basée sur le profil 48
2.3.3 Approches basées sur les caractéristiques géométriques faciales 3D 48
2.3.4 Étapes de suppression d’occultation.52
2.3.5 Utilisation de la couleur et profondeur pour la reconnaissance faciale .54
2.3.6 Modélisation 3D de surface appliquée à la reconnaissance faciale.55
2.3.7 Tableau comparatif des techniques de reconnaissance 3D. 59
PARTIE C : Reconnaissance de visage 3D expression 63
2.4 Reconnaissance de visages 3D expressions et état de l’art 63
2.4.1 Qu’est-ce qu’une expression faciale?
2.4.2 Système de reconnaissance d’expression faciale existant . 63
2.4.2.1 Méthode basée sur la segmentation
2.4.2.2 Méthode par masque pour le visage
2.4.2.3Méthode par le modèle d’apparence (AAM) Erreur ! Signet non défini.65
2.4.2.4 Autres méthodes pour la reconnaissance d’expressions faciales
2.4.3 État de l'art des techniques récentes de reconnaissance d’expression faciale70
2.4.4 Tableau comparatif des travaux récents 73
2.5 Conclusion 74
Chapitre 3Méthodes de réduction et classification.
3.1 Introduction
3.2 Méthodes de réduction de dimension
3.2.1 La réduction de dimension
3.2.2 Méthodes linéaires de réduction de dimension 81
3.2.2.1L’Analyse en Composantes Principales 81
3.2.2.2 Factorisation de Matrice Non Négative 84
3.2.2.3 Analyse en Composantes Indépendantes 85
3.2.2.4 Analyse Discriminante Linéaire
3.2.2.5 Le modèle discriminant linéaire amélioré de Fisher (EFM) 89
3.2.3 Méthodes non linéaires de réduction de dimension 90
3.2.3.1 Méthodes globales
3.2.3.2 Méthodes locales91
3.3 Classification
3.3.1 Classification par mesure de similarités 92
3.3.1.1 Comparaisons entre deux vecteurs
3.3.1.2 Comparaisons entre deux matrices 93
3.3.2 Classification par Machine à Vecteurs de Support (SVM) 94
3.4 Decision 95
3.5 Conclusion
Chapitre 4Méthodes de Fusion et Normalisation.
4.1 Introduction 97
4.2 Les types de fusion 97
4.3 L’architecture des systèmes multimodaux.
4.4 Les niveaux de fusion
4.4.1 La fusion pré-classification
4.4.2 La fusion post-classification 101
4.5 Les approches de fusion 102
4.6 Normalisation de scores
4.7Approche par combinaison de scores 108
4.7.1 Méthode de combinaisons simples
4.7.2 Combinaison de scores par logique floue 108
4.8 Approche par classification de scores
4.8.1 Fusion par méthode statistique de Fisher 111
4.8.2 Fusion par méthode SVM
4.8.3 Fusion par Réseaux de Neurones Artificiels 114
4.9 Conclusion
Chapitre 5Conception de l’Approche RV Monomodale.
5.1 Introduction 116
5.2 Système de reconnaissance de visage
5.2.1 Détection de visage
5.2.2 Prétraitement
5.2.3 Extraction de caractéristiques
5.3 Evaluation expérimentale de la reconnaissance monomodale 2D 120
5.3.1 Base de données XM2VTS 120
5.3.2Architecture de l’approche monomodale 2D 121
5.4 Représentation du visage et choix des filtres de Gabor 121
5.4.1 Représentation du visage
5.4.2 Choix des filtres de Gabor 122
5.5 Choix des méthodes de réduction
Première expérience : Cas de méthodes linéaires 125
5.5.1 Comparaison des méthodes de réduction associée au calcul de distances 125
5.5.2Méthode retenue ACP+EFM associée au SVM 130
Deuxième expérience : Cas de méthode de réduction non linéaire KPCA
5.6Approche monomodale 3D
5.6.1 Description de la BDD CASIA 3D expression 136
5.6.2 Système de reconnaissance de visage 3D.137
5.6.3Résultats et discussions
5.7 Approche monomodale 3D expression (Fusion des régions d’intérêts) 141
5.7.1 Protocole de la BDD CASIA 3D expressions 141
5.7.2 Architecture structurelle du système de conception 142
5.7.3 Résultats obtenus 146
5.7.3.1 Recherche des filtres optimaux 146
5.7.3.2 Fusion par concaténation des filtres de Gabor associés aux orientations optimales 148
5.8Fusion du visage neutre et des visages avec les six expressions
5.9Conclusion
Chapitre 6 Conception de l’Approche RV Multi Modales.
6.1 Introduction
6.2 Bases de données 155
6.2.1Résultats sur la XM2VTS
6.2.2 Résultats sur la CASIA 3D 156
6.2 Les systèmes d’authentification de visage retenus 157
A. Fusion Multi Systèmes 157
6.3 Principe de la fusion de scores MCS (Multi Systèmes) 158
6.3.1 Conception de la fusion de scores Multi Systèmes .160
6.3.2 Choix de la meilleure méthode de normalisation 162
6.3.2.1 Les distributions et normalisation de scores 162
6.3.2.2Méthodes de normalisation de scores 162
6.3.2.3 Fusion par combinaison des scores 163
6.3.2.4 Fusion par classification des scores
6.3.2.5 Discussion
B. Fusion Multi Biométries
6.4 Application du meilleur système de fusion sur la base des scores XM2VTS166
6.4.1 Base des scores XM2VTS
6.4.1.1 Application à la base de données des scores XM2VTS 167
6.4.1.2 Travaux récents sur la multi modalité appliquée à la BDD XM2VTS 168
C. Fusion Multi Algorithmes
6.5 Fusion basée sur l’entropie, moyenne, EFM et KPCA 170
6.5.1 Architecture structurelle du système 170
6.5.2 Implémentation du modèle 172
6.5.3 Comparaison des performances 172
D. Fusion des informations profondeur et couleur 173
6.6 Fusion de la couleur RVB et profondeur
6.6.1 Fusion des caractéristiques par combinaison (couleur RVB+profondeur) 173
6.6.1.1 Architecture fonctionnelle du SRV à base de fusion des caractéristiques 174
6.6.1.2 Implémentation de l’Approche SRV 3D (couleur RVB+profondeur)
6.6.2 Fusion des scores par combinaison (couleur RVB+profondeur) 176
6.6.2.1 Architecture du système de conception 177
6.6.2.2 Résultats 178
6.7 Fusion 2D couleur HSV et 3D profondeur 179
6.7.1 Identification de visages à base de fusion par combinaison (couleur HSV+ profondeur) 179
6.7.2 Résultats
6.7.2.1 La base de données CASIA 3D (IV,EV,EVI) 181
6.7.2.2 Comparaison des méthodes de réduction sur les images de profondeur et couleur HSV 182
6.7.2.3 Fusion par combinaison au niveau caractéristiques (Feature Level) 183
6.7.2.4 Fusion par combinaison et classification au niveau scores (Score Level)184
6.7.2.5 Tableau comparatif et discussion . 185
6.8 Synthèse sur les SRVs multimodaux
6.9 Conclusion 188
CONCLUSION &PERSPECTIVES…190
BibliographieExemplaires
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Traduction de: Programmable logic controllers
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Résumé : Ce livre rassemble les connaissances essentielles sur les automates programmables industriels (API) pour acquérir rapidement la maîtrise de ces dispositifs. Il présente les principes de fonctionnement et de mise en oeuvre, et plus de 250 tests d'auto-évaluation des connaissances avec leur réponse.--[Memento] Réservation
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En ligne : http://books.google.com/books?id=agyaPwAACAAJ&dq=Automatic+control+systems+Benja [...] Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Spécialité Statut 01020017330008240 SI8/1733 Livre Bib.sciences et technologie Automatique Disponible 01020017330008239 SI8/1733 Livre Bib.sciences et technologie Automatique Disponible
ISBN : 978-2-04-010169-5
Bibliographie
Langues : Français (fre) Langues originales : Français (fre)
Note de contenu : Sommaire
1 Histoire de l'automatique
2 Généralités, concepts
3 Les systèmes
3.1 Différents systèmes
3.1.1 Systèmes à temps continu, à temps discret
3.1.2 Systèmes monovariables, systèmes multivariables
3.1.3 Système invariant (ou stationnaire)
3.1.4 Systèmes linéaires ou non linéaires
3.2 Représentation des systèmes linéaires invariants
3.2.1 Équation différentielle et fonction de transfert
3.2.2 Représentation temporelle
3.2.3 Représentation fréquentielle
3.2.4 Représentation d’état
4 Stabilité
5 Identification
6 Commande en boucle ouverte
7 Asservissement
7.1 Système bouclé
7.2 Exemple de boucle de régulation
7.3 Les différentes techniques
8 Notes et références
9 Voir aussi
9.1 Articles connexes
9.2 Ouvrages utilisés pour la rédaction de l'article
9.3 Autres ouvrages sur le sujet
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ISBN : 978-2-7298-8928-9 : 120 FRFRéservation
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ISBN : 978-2-10-050397-1
"Cours et exercices corrigés ; Master, écoles d'ingénieurs"--Couv.
Résumé : "Cours et exercices corrigés ; Master, écoles d'ingénieurs"--Couv. Réservation
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ISBN : 978-2-225-85421-7
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ISBN : 978-2-10-007617-8
La couv. porte en plus : "BTS, IUT, 1er cycle-licence"
Index
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ISBN : 978-2-10-054777-7
"BTS, IUT, Licence"--Couv.
Mots-clés : Commande automatique Résumé : Des exemples d'application suivis des solutions détaillées pour réviser les notions du programme. L'auteur présente les savoir-faire et les techniques utilisées dans l'industrie.--[Memento] Réservation
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ISBN : 978-2-7462-2051-5
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ISBN : 978-2-10-050204-2
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Index. décimale : 670.4 Généralités Réservation
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ISBN : 978-2-10-070034-9 : 1484.00 DA
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ISBN : 978-1-7840-5064-1 : 29 EUR
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Mots-clés : ProblLmes et exercices ProblLmes et exercices ProblLmes et exercices Index. décimale : 629.8 Technique de la commande automatique Réservation
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ISBN : 978-2-7462-0206-1
Notes bibliogr. Index
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ISBN : 978-2-7462-4631-7
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Manuels d'enseignement supØrieur ProblLmes et exercices Index. décimale : 629.8 Technique de la commande automatique Réservation
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ISBN : 978-2-10-049732-4
Langues : Français (fre) Langues originales : Français (fre)Réservation
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ISBN : 978-2-10-053423-4 : 36,50 EUR
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Index. décimale : 629.8 Technique de la commande automatique Résumé : Un manuel dans lequel chaque chapitre se termine par une sØrie d'exercices corrigØs. Il utilise pour les applications les logiciels LabView et MathLab. Cette Ødition comprend davantage d'applications industrielles et de nouveaux problLmes et exercices. Réservation
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ISBN : 978-2-10-007118-0
La couv. porte en plus : "licence, master, écoles d'ingénieurs"
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Index. décimale : 629.8 Technique de la commande automatique En ligne : http://webcache.googleusercontent.com/search?hl=fr&biw=&bih=&q=cache:fofeUe79mCk [...] Réservation
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