Mohammed, LADJELEnca/M. BOUAMAR2023-05-222023-05-222004el/magister/2004http://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/38466Depuis quelques années de nouvelles techniques de reconnaissance de formes se sont développées sur la base de la théorie de l’apprentissage statistique. La méthode SVM (Support Vector Machines) en tant que technique d’apprentissage statistique a montré un succès irréprochable dans plusieurs domaines d’application. Dans le cadre d’une étude comparative en simulation, on doit élaborer, valider, et vérifier cette technique en classification, en l’appliquant au niveau d’un système de surveillance à fusion multisensorielle pour le contrôle des eaux potables. Le fonctionnement et l’architecture d’un tel système sont proposés au cas où une éventuelle intégration de cette technique choisie est réalisée.frContrôle des eaux potables, Fusion multisensorielle, Reconnaissance de formes, Classification, Apprentissage statistique, SVMs, Simulation.Thesis