ENTRÉE-SORTIE

AUTOMATISATION

  • Écrit par 
  • Jean VAN DEN BROEK D'OBRENAN
  •  • 11 880 mots
  •  • 12 médias

Dans le chapitre « Réseaux de neurones »  : […] Alors que l'automatique linéaire traite efficacement des processus dynamiques linéaires que l'on peut décrire notamment par des équations différentielles, alors que la logique floue est dédiée aux processus que l'on ne sait décrire que par une expertise linguistique imprécise, les réseaux de neurones ont pour objectif la modélisation et la commande de processus dynamiques non linéaires. En pratiqu […] Lire la suite☛ http://www.universalis.fr/encyclopedie/automatisation/#i_19539

ORDINATEURS

  • Écrit par 
  • Danièle DROMARD, 
  • François PÊCHEUX
  •  • 13 236 mots
  •  • 11 médias

Dans le chapitre « Améliorations des matériels de deuxième génération »  : […] Dans un ordinateur, le déroulement d'un programme peut dépendre d'événements extérieurs, comme l'attente d'une donnée provenant d'un périphérique, ou encore du résultat de l'instruction exécutée, comme une tentative de division par zéro. Ces événements surgissent à des instants imprévisibles et doivent être traités dès leur arrivée. Dans les ordinateurs de première génération, ils exigeaient une […] Lire la suite☛ http://www.universalis.fr/encyclopedie/ordinateurs/#i_19539

RÉSEAUX DE NEURONES

  • Écrit par 
  • Gérard DREYFUS
  •  • 5 120 mots
  •  • 7 médias

Dans le chapitre « Les neurones formels »  : […] Un neurone formel, ou neurone, est une fonction algébrique non linéaire et bornée, dont la valeur dépend de paramètres appelés coefficients ou poids. Les variables de cette fonction sont habituellement appelées « entrées » du neurone, et la valeur de la fonction est appelée « sortie ». Un neurone est donc avant tout un opérateur mathématique, dont on peut calculer la valeur numérique par quelques […] Lire la suite☛ http://www.universalis.fr/encyclopedie/reseaux-de-neurones-formels/#i_19539