Thèse (M.Sc.)--Université Laval, 2004. / Bibliogr. Publié aussi en version électronique.

Les réseaux de neurones ont connu un vif regain d’intérêt avec le paradigme de l'apprentissageprofond ou deep learning. Alors que les réseaux dits optimisés, de par l'optimisation des paramètres nécessaires pour réaliser un apprentissage, nécessitent de fortes ressources de calcul, nous nous focalisons ici sur des réseaux de neurones dont l'architecture consiste en une mémoire au contenu adressable, appelées mémoires associatives neuronales. Le défi consiste à permettre la réalisation d'opérations traditionnellement obtenues par des calculs en s'appuyant exclusivement sur des mémoires, afin de limiter le besoin en ressources de calcul. Dans cette thèse, nous étudions une mémoire associative à base de clique, dont le codage neuronal parcimonieux optimise la diversité des données codées dans le réseau. Cette grande diversité permet au réseau à clique d'être plus performant que les autres mémoires associatives dans la récupération des messages stockés en mémoire. Les mémoires associatives sont connues pour leur incapacité à identifier sans ambiguïté les messages qu'elles ont préalablement appris. En effet, en fonction de l'information présente dans le réseau et de son codage, une mémoire peut échouer à retrouver le résultat recherché. Nous nous intéressons à cette problématique et proposons plusieurs contributions afin de réduire les ambiguïtés dans le réseau. Ces réseaux à clique sont en outre incapables de récupérer une information au sein de leurs mémoires si le message à retrouver est inconnu. Nous proposons une réponse à ce problème en introduisant une nouvelle mémoire associative à base de clique qui conserve la capacité correctrice du modèle initial tout en étant capable de hiérarchiser les informations. La hiérarchie s'appuie sur une transformation surjective bidirectionnelle permettant de généraliser une entrée inconnue à l'aide d'une approximation d'informations apprises. La validation expérimentale des mémoires associatives est le plus souvent réalisée sur des données artificielles de faibles dimensions. Dans le contexte de la vision par ordinateur, nous présentons ici les résultats obtenus avec des jeux de données plus réalistes etreprésentatifs de la littérature, tels que MNIST, Yale ou CIFAR. / The neural networks have gained a renewed interest through the deep learning paradigm. Whilethe so called optimised neural nets, by optimising the parameters necessary for learning, require massive computational resources, we focus here on neural nets designed as addressable content memories, or neural associative memories. The challenge consists in realising operations, traditionally obtained through computation, exclusively with neural memory in order to limit the need in computational resources. In this thesis, we study an associative memory based on cliques, whose sparse neural coding optimises the data diversity encoded in the network. This large diversity allows the clique based network to be more efficient in messages retrieval from its memory than other neural associative memories. The associative memories are known for their incapacity to identify without ambiguities the messages stored in a saturated memory. Indeed, depending of the information present in the network and its encoding, a memory can fail to retrieve a desired result. We are interested in tackle this issue and propose several contributions in order to reduce the ambiguities in the cliques based neural network. Besides, these cliques based nets are unable to retrieve an information within their memories if the message is unknown. We propose a solution to this problem through a new associative memory based on cliques which preserves the initial network's corrective ability while being able to hierarchise the information. The hierarchy relies on a surjective and bidirectional transition to generalise an unknown input with an approximation of learnt information. The associative memories' experimental validation is usually based on low dimension artificial dataset. In the computer vision context, we report here the results obtained with real datasets used in the state-of-the-art, such as MNIST, Yale or CIFAR.

Confidentiel. Résumé non fourni. / Confidentiel. Résumé non fourni

Ce mémoire a pour principal objectif d’identifier des concepts de commande d’attitude et de guidage en boucle ouverte pour supporter le développement éventuel d’un lanceur canadien pouvant effectuer la mise en orbite de microsatellites. Une revue de la littérature des différents systèmes impliqués dans l’asservissement d’un lanceur est présentée. Cette revue a permis de cibler les principales difficultés rencontrées pour la commande d’attitude des lanceurs, ainsi que certaines pistes de solutions. Ces difficultés sont principalement la flexion et le ballottement des ergols. Les équations de mouvement de l’attitude d’un lanceur à corps rigide en fonction de l’angle de braquage d’une tuyère sont décrites. Des régulateurs qui stabilisent et asservissent le lanceur flexible en vitesse angulaire et en position angulaire sur le simulateur Simulink® à six degrés de liberté du RDDC Valcartier sont développés. Pour finir, deux techniques de guidage sont expliquées et testées en présence de diverses perturbations. / This memoir’s main objective is to identify concepts of attitude control and open loop guidance to support the eventual development of a Canadian launcher, capable of orbiting microsatellites. A literature review of various systems involved in the stabilization of the launcher is presented. This review pinpointed the main difficulties met for attitude control of launch vehicles, as well as some possible solutions. Those are mainly the bending and sloshing of propellant. The attitude equations of motion for a rigid body launcher as a function of the steering angle of a nozzle are described. Controllers that stabilize and control the flexible launcher angular velocity and angular position on the six degrees of freedom DRDC Valcartier Simulink® simulator are devellopped. Finally, two techniques for guidance are explained and tested in presence of various perturbations.

Cette thèse traite de la trajectographie exo-atmosphérique d'un lanceur. Cette probl ématique repose sur la résolution d'un problème d'optimisation contraint : le problème aux deux bouts. Ce dernier consiste à trouver les actions à prendre afin d'atteindre la position et la vitesse désirées en consommant le moins d'énergie possible. Ces actions doivent respecter les contraintes imposées par la dynamique et la structure du véhicule. En plus, dans le cas d'un lanceur, le contrôle s'effectue uniquement en modifiant l'orientation de la poussée. Pour résoudre ce problème, le projet de doctorat est divisé en trois parties distinctes : la modélisation de la dynamique, l'obtention d'une trajectoire de référence et la fonction de guidage. La première partie, la modélisation, consiste à obtenir un modèle précis et réaliste de la dynamique de translation d'un lanceur. Elle passe donc par l'application de la seconde loi de Newton sur le centre de masse du lanceur. Dans cette thèse, ceci est effectué en utilisant trois représentations différentes, dont une nouvelle utilisant un quaternion qui permet de combler le vide entre les deux représentations existantes. À la suite de l'obtention d'un modèle du véhicule à guider, il devient possible de définir une trajectoire de référence régie par cette dynamique. Pour y parvenir, ce projet propose une optimisation directe où l'orientation de la poussée est discrétisée et correspond aux inconnues du problème d'optimisation. Le critère de ce problème d'optimisation inclut des termes utilisant des connaissances a priori de la trajectoire pour améliorer les propriétés de convergence. Le problème d'optimisation inclut également des contraintes, relaxées par des variables d'écart, sur l'orbite d'injection. La trajectoire résultante est utilisée comme consigne dans une fonction de guidage par suivi de trajectoire. Le suivi de trajectoire est une façon contournée de traiter le problème aux deux bouts et d'accélérer la résolution du problème de guidage afinn de s'insérer dans les capacités de calcul embarqué. Les algorithmes développés dans cette thèse sont basés sur la commande prédictive où les sorties du modèle prédictif sont les paramètres orbitaux instantanés de la trajectoire. Le premier algorithme utilise un modèle non-linéaire de prédiction alors que les deux autres sont basés sur une représentation linéaire variante dans le temps et sur une représentation linéaire fractionnelle. Ces trois algorithmes sont comparés à une solution classique en guidage de lanceur qui résout directement le problème aux deux bouts. Bien que les algorithmes développés produisent une orbite plus près de celle désirée et y parviennent en consommant moins de carburant, le temps de calcul nécessaire à leur résolution et leur piètre robustesse font en sorte qu'ils ne constitue pas une alternative intéressante à la solution de référence. / This thesis deals with the exo-atmospheric trajectory of a space launcher. The solution is obtained by solving a constrained optimization problem : the two-point boundary value problem. The solution is the required actions to reach the desired position and velocity while consuming the least energy as possible. These actions must comply with the constraints imposed by the dynamics and the structure of the vehicle. Also, for a space launcher, the control is limited to the thrust orientation. To solve this problem, this project is divided into three distinct parts : modeling the dynamics, obtaining a reference trajectory and the guidance function. The first part, the modeling, is the definition of an accurate and realistic model of the space launcher translational dynamics. Therefore, it requires the application of Newton's second law on the launcher center of mass. In this thesis, this is carried out using three different representations. The representation using a full quaternion is new to this field of application and fills the hole between the two others. With the model of the vehicle to be guided, it becomes possible to define a reference trajectory governed by this model. To do it, this project proposes a direct optimization where the thrust orientation is discretized and becomes the unknown of the optimization problem. The criterion of this optimization problem includes terms for a priori knowledge of the trajectory improving the convergence properties of the optimization. The optimization problem also includes constraints, relaxed by slack variables, on the injection orbit. The resulting trajectory is used as reference in a trajectory tracking guidance function. The trajectory tracking is a way to circumvent the resolution of the two-point boundary value problem, which accelerates the resolution to fit in on-board computing capabilities. The algorithms developed in this thesis are based on predictive control in which the outputs of predictive model are the instantaneous orbital parameters of the trajectory. A first algorithm uses a non-linear model for prediction while two others are rather based on a linear time-varying representation and a linear fractional representation. These three algorithms are compared to a conventional space launcher guidance solution, which directly solves the two-point boundary value problem. Even if the developped algorithms give a more accurate orbit and a less consuming trajectory, their computationnal time and poor robustness properties do not make them a viable alternative to the comparison solution.

Ce mémoire présente le développement d'un préhenseur pour une prothèse du membre supérieur à fermeture volontaire actionné à l'aide d'un harnais. Le préhenseur (main) comprend trois articulations par doigt (15 au total) et différentes fonctionnalités afin d'offrir une grande adaptabilité à la forme des objets, et ce, de façon purement mécanique. Le produit final permettra à l'utilisateur de saisir un plus grand nombre d'objets de forme différente tout en nécessitant une force d'actionnement raisonnable et en respectant tous les autres critères caractérisant une bonne prothèse. Afin d'atteindre ces objectifs, plusieurs travaux ont d'abord porté sur l'avancement des connaissances générales du sous-actionnement appliqué aux mains prothétiques. Dans un premier temps, différents mécanismes permettant de sous-actionner quatre doigts à partir d'une seule entrée ont été développés. Ensuite, un prototype de main plastique a été conçu afin de tester expérimentalement ces mécanismes et de mieux comprendre les principaux défis reliés à la réalisation du design d'une telle main. Cette main est entièrement sous-actionnée, c'est-à-dire qu'elle comprend 15 degrés de liberté pour un seul degré d'actionnement. Aussi, une étude a été effectuée sur la stabilité de prise dans les doigts sous-actionnés. Finalement, toutes ces connaissances acquises, combinées avec plusieurs idées de design sont utilisées afin d'orienter le design mécanique du préhenseur dans le but d'obtenir un produit final innovateur, respectant les critères et objectifs fixés.

Les recherches effectuées dans le domaine de la reconnaissance automatique de la parole (RAP) permettent d'envisager un éventail toujours plus large d'applications industrielles ou grand public. Cependant, la compréhension des mécanismes de production et de reconnaissance de la parole par l'Homme ne suffit pas en elle-même pour élaborer effectivement les dites applications. Les conditions de laboratoire qui ont prévalues lors de l'enregistrement des premiers corpus de parole utilisés à des fins de recherches sont en effet très différentes des conditions réelles que l'on rencontre généralement dans les lieux de travail ou de vie. Ayant le plus souvent été enregistrés en chambre anéchoïde, ces corpus ne permettaient pas plus d'appréhender les dégradations que le milieu peut engendrer sur le signal de parole que de constater quelles pouvaient être les modifications provoquées sur ce signal par un locuteur essayant de s'adapter à son milieu. Certaines des recherches actuelles en RAP essaient donc d'améliorer les capacités de résistance au bruit des systèmes existants. Pour ce faire, il est possible d'utiliser un système d'abord défini pour la reconnaissance de la parole non bruitée en lui ajoutant un mécanisme lui permettant de s'adapter à certaines conditions de bruit. Il est également possible de définir un système ab-nihilo qui soit tout aussi bien adapté aux conditions non bruitées qu'aux conditions bruitées. Le sujet de cette thèse porte sur la reconnaissance de petits vocabulaires, tels que les lettres ou les chiffres, prononcés de manière continue en milieu bruité. Pour mener à bien cette étude, différentes architectures connexionnistes ont été étudiées. L'utilisation de modèles connexionnistes nous a permis de mettre au point, grâce au mécanisme d'apprentissage, des systèmes qui sont immédiatement adaptés à différentes conditions de bruit. Un premier système a été mis en place qui permet, en trois étapes, de reconnaître les mots du vocabulaire étudié. Une première étape identifie des points d'ancrage dans le signal, ces points d'ancrage correspondant à une segmentation des parties vocaliques du signal. Une deuxième étape permet de reconnaître les voyelles contenues dans les segments retenus alors qu'une troisième étape permet de distinguer les différents mots du vocabulaire qui possèdent les mêmes voyelles. Cette architecture, basée sur des perceptrons multicouches, a prouvé être de bonne qualité mais l'étape de segmentation s'est révélée être de moindre qualité à des rapports signal sur bruit faible c'est à dire de l'ordre de 6 décibels ou moins. Ceci nous a poussé à étudier des modèles connexionnistes dynamiques, à l'opposé des perceptrons multicouches qui sont des modèles statiques. Les modèles dynamiques ont la particularité de mettre en place des mécanismes de récurrence qui permettent de mieux appréhender les phénomènes temporels tel que peut l'être un problème de segmentation de la parole. Le modèle gamma, un modèle connexionniste à récurrence locale, a ainsi été choisi tout autant pour ses capacités à modéliser les évènements temporels que pour la facilité avec laquelle il peut être analysé. Il a été appliqué à des problèmes de reconnaissance de séquences, ce qui a permis d'explorer ses capacités, ainsi qu'à des tâches de segmentation, pour tenter de résoudre les problèmes posés par les perceptrons multicouches lors de l'utilisation de notre premier système.

Résumé: De nos jours l’observation de la terre à l’aide d’images satellitaires de très haute résolution spatiale (Ikonos, Quickbird, World View-2) donne de nombreuses possibilités pour gérer de l’information à l’échelle mondiale. Les technologies actuelles d’acquisition d’information sont à l’origine de l’augmentation importante du volume des données. L’objectif général de cette thèse consiste à développer une nouvelle méthode hybride de représentation d’image numérique de très haute résolution spatiale qui améliore la qualité visuelle d’images compressée avec un haut niveau de compression (100 fois et plus). La nouvelle méthode hybride exploite la transformation pyramidale inverse d’image numérique en utilisant des réseaux de neurones artificiels. Elle combine le traitement spatial et la transformation abstraite de l’image. L’emploi de l’approche de la transformation pyramidale inverse a démontré l’efficacité du traitement de l’information à une ou à des échelles spécifiques, sans interférer ou ajouter un temps de calcul inutile. Cette approche est essentielle pour réaliser une transformation progressive d’image. Les résultats montrent une amélioration du rapport signal pur bruit de 4 dB pour chaque couche additionnelle de la transformation progressive. Nous avons réussi à garder une qualité visuelle d’images compressées comparable, jusqu’au niveau de la compression de 107 fois. De plus, pour le niveau de la compression de 274 fois, nous avons obtenu une amélioration de la qualité visuelle en comparaison des méthodes de compression courantes (JPEG, JPEG2000). Les résultats du travail confirment l’hypothèse que les images de télédétection possèdent un haut degré de redondance et que l’utilisation d’un réseau de neurones est un bon moyen pour trouver l’opérateur efficace du regroupement de pixels. Cette nouvelle méthode de représentation d’images à très haute résolution spatiale permet de réduire le volume des données sans détérioration majeure de la qualité visuelle, comparé aux méthodes existantes. Enfin, nous recommandons de poursuivre l’exploration du domaine des calculs distribués tels que les réseaux des neurones artificiels, considérant l’augmentation de la performance des outils informatiques (nanotechnologies et calculs parallèles). || Abstract: Earth observations using very high-resolution satellite imagery, such as from Ikonos, QuickBird or WorldView-2, provide many possibilities for addressing issues on a global scale. However, the acquisition of high-resolution imagery using these technologies also significantly increases the volume of data that must be managed. With the passing of each day, the number of collected satellite images continues to increase. The overall objective of this work is to develop new hybrid methods for numerical data representation that improve the visual quality of compressed satellite visible imagery for compression levels of 100 times and more. Our new method exploits the inverse pyramid transform using artificial neural networks, and thus addresses the trend in the field of remote sensing and image compression towards combining the spatial processing and abstract transformation of an image. Our implementation of the pyramidal inverse transformation demonstrates the effectiveness of information processing for specific levels, without interfering or adding unnecessary computation time. This approach is essential in order to achieve a gradual transformation of an image. The results showed an improvement in the signal to noise ratio of 4dB for each additional layer in the pyramidal image transformation. We managed to keep a similar level of visual quality for the compressed images up to a compression level of 107 times. In addition, for a compression level of 274, we improved the visual quality as compared to standard compression methods (JPEG, JPEG2000). The results of this study confirm the hypothesis that remote sensing images have a high degree of redundancy and that the use of neural networks is a good way to find the effective operator of the pixel combination. This new method for image representation reduces the volume of data without major deterioration in the visual quality of the compressed images, as compared to existing methods. Finally, we recommend further exploration in the field of distributed computing, such as artificial neural networks, considering the rapidly increasing performance of computers in the near future (parallel computing technology and nanotechnology).

Les aérosols influencent le bilan radiatif global et les processus nuageux. Leurs propriétés optiques et physico-chimiques sont mesurées au sol avec une grande précision à l'échelle locale. Les satellites permettent un suivi des aérosols à des résolutions spatio-temporelles raisonnables. Deux instruments et leurs algorithmes sont utilisés pour restituer les épaisseurs optiques des aérosols au dessus des océans et des terres : un a été appliqué aux données AATSR afin de restituer l'épaisseur optique dans le visible alors que l'autre permet de restituer les propriétés optiques dans l'UV à partir de OMI. Ces algorithmes ont été développés et testés sur le Nord-Ouest de l'Europe et sur le bassin amazonien. Les cas étudiés se situaient dans des zones industrialisées avec des couches d'aérosols de forte épaisseur optique sous le vent de sources locales avec de forts gradients de concentration. Les résultats montrent une bonne restitution des concentrations en aérosols.

Depuis sa création, la projection thermique ne cesse d'étendre son champ d'application en raison de ses potentialités à projeter des matériaux bien différents (métallique, céramique, plastique,...) sous des formes bien différentes aussi (poudre, fil, suspension, solution,...). Plusieurs types de procédés ont été développés afin de satisfaire les applications industrielles, par exemple, le procédé HVOF (High Velocity Oxygen Fuel), le procédé APS (Atmospheric Plasma Spraying), le procédé VLPPS (Very Low Pressure Plasma Spray). Parmi ces procédés, le procédé APS est aujourd'hui bien implanté dans l'industrie et en laboratoire réussissant à élaborer des revêtements de bonne qualité à coût intéressant. Néanmoins, cette technologie pâtit des incidences des instabilités du procédé sur la qualité du produit obtenu et souffre d'un manque de compréhension des relations entre les paramètres opératoires et les caractéristiques des particules en vol.Pour rappel, pendant la projection APS, les phénomènes d'instabilité du pied d'arc, d'érosion des électrodes, d'instabilité des paramètres opératoires ne peuvent pas être complètement éliminés. Et, il est encore aujourd'hui difficile de mesurer et de bien contrôler ces paramètres.Compte tenu des progrès réalisés sur les moyens de diagnostic qui peuvent être utilisés en milieu hostile (comme dans le cas de la projection APS), un contrôle efficace de ce procédé en boucle fermée peut être maintenant envisagé et requiert le développement d'un système expert qui se compose des réseaux de neurones artificiels et de logique floue. Les réseaux de neurones artificiels sont développés dans plusieurs domaines d'application et aussi maintenant au cas de la projection thermique. La logique floue quant à elle est une extension de la logique booléenne basée sur la théorie mathématique des ensembles flous. Nous nous sommes intéressés dans ce travail à bâtir le modèle de contrôle en ligne du procédé de projection basé sur des éléments d'Intelligence Artificielle et à construire un émulateur qui reproduise aussi fidèlement que possible le comportement dynamique du procédé.