This book deals with the problem of identifying and diagnosing complex systems using kernel methods. In order to overcome this problem, a reduction in the number of model parameters is necessary, as well as an update of these parameters. Similarly, in order to avoid the slightest failure and improve process quality and efficiency, a system diagnostics step is required, which consists in detecting deviations from the normal state of operation.

Le travail présenté dans ce rapport entre dans le cadre de l'Apprentissage Automatique (Machine Learning) où l'on cherche à modéliser un système non linéaire et à identifier en ligne les paramètres du modèle considéré. Ce modèle est développé dans un espace de Hilbert à noyau reproduisant (RKHS). Ces modèles dits de représentation ou boite noire sont linéaires par rapport à leurs paramètres. Ils ont connu un grand succès dans l'identification des systèmes non linéaires en utilisant les méthodes à noyaux.

Le livre traite le problème de l'identification et le diagnostic des systèmes complexes par des méthodes à noyaux. Ce pendant le modèle issu des techniques à noyaux souffre du nombre des paramètres important engagés.Pour contourner ce problème, une réduction de nombre de paramètre du modèle est nécessaire ainsi qu'une mise à jour de ses paramètres est indispensable. De même, afin d'éviter la moindre défaillance et d'améliorer la qualité et le rendement de processus, une étape de diagnostic de fonctionnement du système est nécessaire et qui consiste à détecter des...

Das Buch behandelt das Problem der Identifizierung und Diagnose komplexer Systeme mit Hilfe von Kernmethoden. Um dieses Problem zu umgehen, ist eine Reduzierung der Parameterzahl des Modells sowie eine Aktualisierung der Parameter erforderlich. Um Fehler zu vermeiden und die Qualität und Effizienz des Prozesses zu verbessern, ist eine Diagnose des Systems notwendig, um Abweichungen vom Normalzustand zu erkennen.