| · |  le nombre d'exemples valides de la table de données ;
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| · |  le nombre d'entrées ;
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| · |  le vecteur des entrées pour le kème exemple ;
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| · |  la valeur de la ième entrée pour le kème exemple ;
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| · |  la matrice des entrées de dimension ( , ) et de coefficient  ;
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| · |  la valeur de la sortie désirée pour le kème exemple;
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| · |  le vecteur de sortie de dimension  et de coefficient  .
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| On note :
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 la matrice  après normalisation ;
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 le vecteur  après normalisation.
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| Les données normalisées sont calculées à partir des données brutes selon les relations mathématiques suivantes :
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 et 
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avec  facteur multiplicatif pour l'entrée n°i ;
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 facteur additif pour l'entrée n°i ;
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 facteur multiplicatif pour la sortie ;
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 facteur additif pour la sortie ;
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 est un coefficient d'échelle,  modèle statique ;
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 modèle dynamique.
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| On calcule d'abord les valeurs moyennes et écart-types pour les entrées et sorties.
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| Les facteurs multiplicatifs et additifs sont alors définis par :
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| Fonction réalisée par le réseau de neurones
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| Pour établir la fonction mathématique réalisée par le réseau de neurones, vous avez besoin de connaître les coefficients de normalisation, les poids synaptiques et la structure du réseau de neurones.
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| La fonction mathématique réalisée par le réseau de neurones peut être décomposée en trois sous-fonctions qui sont :
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| · | le prétraitement des entrées,
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| · | la ''fonction de transfert'' du réseau de neurones,
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| · | le prétraitement inverse des sorties.
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| Les sous-fonctions prétraitement des entrées et prétraitement des sorties ont été détaillées dans le paragraphe précédent.
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| Pour établir la fonction de transfert du réseau de neurones, vous utilisez la description du réseau de neurones et les valeurs des poids synaptiques. Attention à ne pas oublier les fonctions d'activation des neurones cachés et des neurones de sortie.
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| Neuro affiche systématiquement les données dans les unités Utilisateur.
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NETRAL