« Système d'inférence neuro-floue adaptative » : différence entre les versions
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Un système d'inférence neuro-floue adaptative, abrégé par ''ANFIS'' (en anglais), est un réseau neuronal artificiel, mis en œuvre dans de nombreux domaines de la recherche sur les séries chronologiques, qui combine la robustesse et les capacités d'apprentissage du réseau neuronal avec la capacité de modéliser des connaissances imprécises à l'aide de la '''[[logique floue]]'''. | |||
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Dernière version du 22 novembre 2024 à 16:31
Définition
Un système d'inférence neuro-floue adaptative, abrégé par ANFIS (en anglais), est un réseau neuronal artificiel, mis en œuvre dans de nombreux domaines de la recherche sur les séries chronologiques, qui combine la robustesse et les capacités d'apprentissage du réseau neuronal avec la capacité de modéliser des connaissances imprécises à l'aide de la logique floue.
Voir aussi inférence, neuro-flou, réseau de neurones artificiels et série chronologique
Compléments
Le test de scores est utilisé pour tester l'hypothèse de l'ajout de variables dans la modélisation ANFIS.
Français
système d'inférence neuro-floue adaptative
Anglais
adaptative neuro fuzzy inference system
ANFIS
adaptive network-based fuzzy inference system
ANFIS is an artificial neural network, implemented in many fields of time series research, that combines the robustness and learning capabilities of neural network with the ability to model imprecise knowledge using fuzzy logic.
Lagrange Multiplier test is used for testing hypothesis of adding variables in ANFIS modeling.
Source
