Raisonnement à base de règles implicatives floues
Inférence et sémantique
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Ce livre est une thèse de doctorat abordant la modélisation de connaissances expertes par des règles implicatives floues. Elle étudie les avantages de ces règles par rapport aux règles les plus utilisées parmi les règles floues: les règles conjonctives. Cependant, l'inférence à partir de règles implicatives et d'entrées floues n'est pas simple et a longtemps été un frein à leur utilisation, les principales difficultés étant la complexité de l'inférence avec plusieurs règles et des entrées floues, la conception de partitions adaptées, et l'interprétation sémantique pour...
Ce livre est une thèse de doctorat abordant la modélisation de connaissances expertes par des règles implicatives floues. Elle étudie les avantages de ces règles par rapport aux règles les plus utilisées parmi les règles floues: les règles conjonctives. Cependant, l'inférence à partir de règles implicatives et d'entrées floues n'est pas simple et a longtemps été un frein à leur utilisation, les principales difficultés étant la complexité de l'inférence avec plusieurs règles et des entrées floues, la conception de partitions adaptées, et l'interprétation sémantique pour des utilisateurs habitués au raisonnement avec des règles floues conjonctives. Une méthode d'inférence à partir de règles implicatives floues et d'entrées floues est présentée. Une comparaison entre règles conjonctives et implicatives permet d'étudier la sémantique de ces différentes règles, d'un point de vue logique et pratique. Une illustration à un cas réel dans le domaine de l'agroalimentaire est présentée. Les méthodes développées étant génériques, les outils proposés sont utilisables pour une classe d'applications large : celle où les connaissances expertes s'expriment sous forme d'un modèle.
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