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index fdcf059d1a0c5211550615b73e7c08c1954d9225..dcbfa7466e916e705209783855ed9bf4557c4e8f 100644 (file)
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@@ -198,14 +198,17 @@ On montre qu'on a des résultats similaires.
 \section{Générer des fonctions chaotiques}
 \input{11FCT} 
 
-
 \chapter{Prédiction des systèmes chaotiques}
-
 \input{chaosANN}
 
 
 
 
+\part{Applications à la génération de nombres pseudo aléatoires}
+
+\chapter{Caractérisation des générateurs chaotiques}
+\input{15RairoGen}
+
 
 
 
@@ -226,6 +229,24 @@ One challenge of this work should consist in weakening this constraint.
 We plan as future work to take into account other automatic approaches 
 to discharge proofs notably by deductive analysis~\cite{CGK05}. 
 
+\JFC{Perspective ANN}
+
+In  future  work we  intend  to  enlarge  the comparison  between  the
+learning   of  truly   chaotic  and   non-chaotic   behaviors.   Other
+computational intelligence tools such  as support vector machines will
+be investigated  too, to  discover which tools  are the  most relevant
+when facing a truly chaotic phenomenon.  A comparison between learning
+rate  success  and  prediction  quality will  be  realized.   Concrete
+consequences in biology, physics, and computer science security fields
+will then be stated.
+Ajouter lefait que le codede gray n'est pas optimal.
+On pourrait aussi travailler à établir un classement qui préserverait 
+le fait que deux configurations voisines seraient représentées 
+par deux entiers voisins.
+ 
+
+
+
 
 % \chapter{Conclusion}