Méthodes statistiques pour la prédiction de température dans les composants hyperfréquences

• Main Author: Mallet, Grégory
• Language: fra
• Published: INSA de Rouen 2010
• Subjects: [INFO] Computer Science; [INFO] Informatique; Réseaux de neurones; Réseaux bayésiens; Svm; Modèles d'état; Thermique; Infra-rouge; Apprentissage statistique
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00586089; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/58/60/89/PDF/theseMallet.pdf

Cette thèse s'intéresse à l'application des méthodes d'apprentissage statistique pour la prédiction de température d'un composant électronique présent dans un radar. On étudie un cas simplifié des systèmes réels, le système étudié se limitant à un seul composant monté sur un système de refroidissement réduit. Le premier chapitre est consacré à la modélisation thermique. Après avoir présenté les principaux modes de transmission de l'agitation thermique, les modèles analytiques et numériques qui en découlent sont étudiés. En utilisant cette connaissance,le deuxième chapitre propose de choisir dans les méthodes de mesures les plus adaptées aux spécifications et aux contraintes de l'application choisie. Une fois que les bases de données ont été établies, nous pouvons utiliser dans le troisième chapitre les techniques de l'apprentissage statistique pour construire un modèle dynamique. Après un bref rappel sur les tenants et les aboutissants de la modélisation statistique, quatre familles de méthodes seront présentées : les modèles linéaires, les réseaux de neurones, les réseaux bayésiens dynamiques et les machines à vecteur support (SVM). Enfin, le quatrième chapitre est l'occasion de présenter une méthode de modélisation originale.En effet, après avoir détaillé la mise en oeuvre des méthodes d'identification de représentation d'état, nous verrons comment prendre en compte des a priori théoriques au cours de l'apprentissage de ce type de modèle, à savoir une contrainte de stabilité.