Couverture du produit · Algorithmes d'apprentissage pour systèmes d'inférence floue
Spécifications

Algorithmes d'apprentissage pour systèmes d'inférence floue

Hermes Science Publications
2000
24,94 €
État : Très bon Ancien livre de bibliothèque. Edition 2000.

À propos

La logique floue présente plusieurs facettes : celle qui est abordée dans Algorithmes d'apprentissage pour systèmes d'inférence floue concerne la représentation des connaissances sous une forme directement interprétable, en utilisant le formalisme des règles floues. Le problème se pose de savoir comment exprimer des connaissances et comment les réactualiser en fonction de l'expérience. La réponse à cette question passe par des représentations paramétriques adéquates et l'utilisation de méthodes d'optimisation sous contrainte. Il devient alors possible d'extraire des connaissances et d'optimiser des règles floues automatiquement, le tout à partir de données numériques disponibles. L'optimisation de règles floues a longtemps été réalisée de façon empirique. Différentes méthodes d'optimisation (on parle aussi d'apprentissage) ont vu le jour depuis le début des années 1990. Ces méthodes, souvent basées sur des réseaux de neurones ou des algorithmes génétiques, présentent l'inconvénient majeur de ne pas prendre en compte la sémantique des règles floues. La démarche choisie dans cet ouvrage insiste au contraire sur les spécificités des systèmes d'inférence floue pour en déduire des algorithmes appropriés, simples et performants, garantissant la sémantique tout au long de l'apprentissage.

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  • Éditeur
    Hermes Science Publications
  • ISBN-10
    2746200449
  • ISBN-13
    9782746200449
  • Format
    Relié
  • Année
    2000
  • Pages
    190
  • État
    Très bon
  • Description
    Ancien livre de bibliothèque. Edition 2000.
  • Artiste
    Yves Glorennec
  • Typologies
    Livre
  • Référence
    E-577-808

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