Knowledge representation and fuzzy inference systems
Représentation des connaissances et systèmes d'inférence floue
Résumé
This report deals with knowledge representation, with an operational objective. The pieces of knowledge are part of fuzzy inference systems (FIS). FIS have a twofold identity: On one hand they can be used to encode expert knowledge thanks to their natural language modeling ability ; on the other hand, as they are also universal approximators, they can be used to extract the knowledge hidden in data by the mean of learning procedures. FIS offer a cooperation framework: the rule base may include both types of rules, expert rules as well rules induced from data. This work proposes a general way of cooperation, at each step of the fuzzy system design. It relies on various applications, and the proposed methods are implemented within two free software.
Ce mémoire traite de la représentation des connaissances, dans un but opérationnel, sous la forme de systèmes d'inférence floue (SIF). Les SIF présentent une double identité : capables de modéliser le langage naturel, ils permettent de formaliser la connaissance experte d'une part ; approximateurs universels, ils peuvent être utilisés en apprentissage pour extraire la connaissance contenue dans des données expérimentales d'autre part. Les SIF offrent un formalisme de coopération : la base de règles peut contenir à la fois des règles formulées par des experts et des règles issues d'un processus d'induction. Ce travail propose un cadre général d'intégration des différents types de connaissance utilisables dans un objectif opérationnel. Il s'agit de favoriser leur coopération à toutes les étapes de la conception d'un système. Le développement de cette proposition s'appuie sur des applications variées et se traduit par deux implémentations logicielles.
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