thesis

Etude comparative de methodes de classification floues

Defense date:

Jan. 1, 1998

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Institution:

Reims

Disciplines:

Authors:

Abstract EN:

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Abstract FR:

Le travail presente dans ce memoire traite de l'utilisation des methodes de reconnaissance des formes floue en vue de leur application au diagnostic. Les principes, le codage algorithmique, l'analyse des performances de plusieurs methodes de reconnaissance des formes floue et l'introduction des methodes de rejets sont presentes. Une premiere partie, constituee des deux premiers chapitres, presente une synthese des principales procedures de diagnostic, des techniques de reconnaissance des formes, et des methodes d'analyse de donnees, en s'interessant plus particulierement aux techniques decisionnelles pour la recherche d'appartenance. Une seconde partie, constituee des chapitre 3 et 4, presente la notion de reconnaissance des formes floue, ainsi que differentes methodes de determination d'appartenance. Il s'agit plus particulierement de l'etude de trois methodes supervisees : tout d'abord la methode des regles floues distribuees, puis celle du fuzzy pattern matching , et enfin la methode des k-plus proches voisins flous. Pour chacune de ces methodes, apres avoir enonce les proprietes caracteristiques, nous proposons des ameliorations. Le dernier chapitre fait une estimation comparative des differentes methodes proposees. La comparaison porte essentiellement sur les taux d'erreur de classement, l'influence du volume de donnees sur celui ci, et du temps de calcul.