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Communication Dans Un Congrès Année : 2003

Apprentissage du type de règle floue le plus pertinent

Résumé

Cet article propose une méthode pour déterminer l'implication la plus propre à rendre compte de données grâce à des règles implicatives de la forme "si x est A alors y est B" où A et B sont des propriétés, représentées par des sous-ensembles flous, qui font sens pour l'utilisateur. Selon l'implication utilisée, la règle modélise une relation différente entre A et B. Les implications sont teprésentées sous la forme d'une matrice en discrétisant l'échelle d'évaluation des degrés d'appartenance. U détermination d'une implication appropriée aux données peut conduire (à de légers ré4ustements de A ou B près) à l'identification de règles graduelles, de règles à certitude, ou encore au constat de l'absence de règles significatives liant A et B. Abstract: "Learning the most relevant fuzzy rule type" This paper presents a method for elicitating the most appropriate implication such that an implication-based fuzzy rule of the form "if X is A then Y is B" fits the data as well as possible. The implication is identified as a matrix, using a discretized numerical scale. The result may then lead ( up to a slight tuning of A or B) to the identification of a gradual rule, a certainty rule, or to the aknowledgment of the absence of a meaningful link between A or B.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-03375240 , version 1 (12-10-2021)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03375240 , version 1

Citer

Didier Dubois, Sylvain Lavalley, Henri Prade, Mathieu Serrurier, Thomas Sudkamp. Apprentissage du type de règle floue le plus pertinent. Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applications (LFA 2003), Nov 2003, Tours, France. pp.81-88. ⟨hal-03375240⟩
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