Programmation logique inductive floue et possibilité : gagner en expressivité, adaptabilité, ou en efficacité / Mathieu Serrurier ; directeur de thèse Henri Prade

Date :

Editeur / Publisher : [S.l.] : [s.n.] , 2005

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : français / French

Programmation logique

Induction (logique)

Possibilités, Théorie des

Ensembles flous

Prade, Henri (1953-.... ; chercheur en informatique) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Université Toulouse 3 Paul Sabatier (1969-....) (Organisme de soutenance / degree-grantor)

Relation : Programmation logique inductive floue et possibilité : gagner en expressivité, adaptabilité, ou en efficacité / Mathieu Serrurier ; sous la direction de Henri Prade / Grenoble : Atelier national de reproduction des thèses , 2005

Résumé / Abstract : Dans cette thèse on aborde différentes façons d'utiliser les ensembles flous et la logique possibiliste en programmation logique inductive (PLI) . Afin de prendre en compte les contraintes imposées par l'utilisation des ensembles flous et de la logique possibiliste, on propose un algorithme original de PLI basé sur le recuit simulé. La flexibilité de la méthode proposé permet de l’adapter facilement à l’utilisation des ensembles flous et de la logique possibiliste. Dans la seconde partie, on étudie deux utilisations possibles des ensembles flous en PLI : augmenter l'expressivité ou augmenter la robustesse des règles. Dans une troisième partie, la logique possibiliste est aussi utilisée de deux manières différentes. On applique d'abord la logique possibiliste dans un cadre de PLI classique afin de gérer les exceptions. Enfin, on décrit la programmation logique inductive possibiliste qui permet d'associer des niveaux de priorité aux exemples et à la connaissance du domaine.

Résumé / Abstract : This thesis is about different ways for using possibilistic logic and fuzzy sets in inductive logic programming (ILP). An original ILP algorithm based on simulated annealing is proposed as a basis algorithm for experimentations. Two ways have been chosen for the using of fuzzy sets in ILP. First, fuzzy sets are used for describing rules which have not crisp counterparts such as gradual rules or certainty rules. Fuzzy sets may be also used for improving robustness of rules with respect to variations when discretization of numerical attributes is needed. Moreover, an algorithm for inducing rules together with its implication operator is also presented. Possibilistic logic is also used in two different ways in ILP: for dealing with exceptions (misclassification) in classical ILP problem by taking advantage of the non monotonic properties of possibilistic logic or for dealing with weighted databases.