2D inference with fuzzy implicative rules
Méthode d'inférence 2D avec des règles implicatives graduelles floues
Résumé
A general approach to practical inference with gradual implicative rules and 2D fuzzy inputs is presented. Gradual rules represent constraints restricting outputs of a fuzzy system for each input. They are tailored for inter- polative reasoning. Our approach to inference is founded on the use of well-conditioned fuzzy systems. It is based on the computation of the fuzzy output under an interval- valued input. A double decomposition of fuzzy inputs is done in terms of partitioning in order to infer locally and in terms of -cuts to simplify the fuzzy input.
Cet article propose une méthode générique d'inférence avec des règles implicatives graduelles et des entrées floues sur deux dimensions. Les règles graduelles permettent de représenter des contraintes sur un ensemble de possibles et sont très intéressantes pour leur capacité d'interpolation. Nous proposons une méthode d'inférence basée sur la notion de système bien conditionné. Elle s'appuie sur l'inférence à partir d'entrées rectangulaires dont le calcul s'avère simple. Elle utilise une double décomposition : par partitionnement pour se ramener à une inférence locale et par alpha-coupes pour simplifier l'entrée floue par un ensemble d'entrées rectangulaires.