En cours de chargement...
Algorithmes d'apprentissage pour systèmes d'inférence floue
46,00 €
Neuf
Expédié sous 3 à 6 jours
Livré chez vous entre le 30 avril et le 4 mai
En librairie
Résumé
Ce livre présente une famille d'algorithmes pour des systèmes de règles floues, permettant d'extraire automatiquement et/ou améliorer des connaissances à partir de données numériques et de maintenir l'interprétabilité et la lisibilité des règles tout au long du processus d'optimisation.
Sommaire
- Traitement numérique de la connaissance
- Optimisation sous contraintes
- Principales méthodes d'optimisation
- Apprentissage supervisé pour un SIF de structure donnée
- Optimisation structurelle supervisée (modèle DEL)
- Optimisation structurelle supervisée (modèle DED)
- Apprentissage indirect
- Association du neuronal et du flou
- Apprentissage par renforcement
- Applications
- Réduction d'un vocabulaire
- Méthode de Price et Storn
- Optimisation d'un SIF de structure donnée
- Algorithme des moindres carrés récursifs
- Potentiel d'un point.
Caractéristiques
-
Date de parution24/06/1999
-
Editeur
-
ISBN2-7462-0044-9
-
EAN9782746200449
-
PrésentationRelié
-
Nb. de pages191 pages
-
Poids0.3 Kg
-
Dimensions15,6 cm × 23,6 cm × 1,2 cm
Avis libraires et clients
Avis audio
Écoutez ce qu'en disent nos libraires !