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 14 mai et le 16 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 !