« Neuro-flou » : différence entre les versions

Version du 13 mai 2019 à 22:14

Domaine

Intelligence artificielle
Logique floue
Apprentissage automatique
Réseau de neurones artificiels

Définition

Un système neuro-flou est un système d'intelligence artificielle hybride qui combine la logique floue et un algorithme d'apprentissage dérivé des réseaux neuronaux pour déterminer les paramètres d'ensembles flous et de règles floues à partir de données.

Français

neuro-flou

Note: adjectif, neuro-flou, neuro-flous, neuro-floue, neuro-floues

Anglais

Neuro-fuzzy

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 == Domaine ==
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 [[Category:Intelligence artificielle]]Intelligence artificielle<br>
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 [[Catégorie:Réseau de neurones artificiels]]Réseau de neurones artificiels<br>
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 == Définition ==
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 == Français ==
-neuro-flou
+'''neuro-flou '''
 Note: adjectif, neuro-flou, neuro-flous, neuro-floue, neuro-floues
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 == Anglais ==
-===Neuro-fuzzy ===
+'''Neuro-fuzzy '''
-Neuro-fuzzy hybridization results in a hybrid intelligent system that synergizes these two techniques by combining the human-like reasoning style of fuzzy systems with the learning and connectionist structure of neural networks. Neuro-fuzzy hybridization is widely termed as fuzzy neural network (FNN) or neuro-fuzzy system (NFS) in the literature. Neuro-fuzzy system (the more popular term is used henceforth) incorporates the human-like reasoning style of fuzzy systems through the use of fuzzy sets and a linguistic model consisting of a set of IF-THEN fuzzy rules. The main strength of neuro-fuzzy systems is that they are universal approximators with the ability to solicit interpretable IF-THEN rules.
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