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Quelle est la théorie de la logique floue?

  • Les bases théoriques de la logique floue ont été formalisées en 1965 par le professeur Lotfi A. Zadeh de l’université de Californie de Berkeley. À cette époque, la théorie de la logique floue n'a pas été prise au sérieux.

Quels sont les opérateurs de logique floue?

  • Opérateurs de logique floue • Comme pour la théorie classique des ensembles. On définit la réunion, l’intersection, le complément….d’ensembles flous La logique booléenne standard est un cas particulier de la logique floue

Quels sont les avantages de la logique floue?

  • La logique floue, système expert de régulation, leur confère de remarquables avantages de stabilité et de rapidité lors de la montée en température et des perturbations externes (dépassement quasi inexistant).

Quels sont les exercices de logique?

  • Exercices de logique Réalise l’algorigramme permettant, dés la détection d'une personne la mise en marche d'un escalator de bas en haut. Afin de limiter la consommation

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Département ElectrotechniqueCorrigé type EMD 1 Questions: ( 10 pts)1- Donnez une définition simple de l'intelligence artificielle. C'est une discipline qui tente de reproduire le fonctionnement de l'intelligence humaine. lpty' qeGu2uAAh؛ ^m Foluéah GFoah hA: a2h h.:h2Auo2 Rh Fm Foluéah -ooFeh22h Edeeh cmd ^o:Gu ImRhp h2

1965 en se basant sur sa théorie mathématique des ensembles flous. lpt-' n2 s*.g /É^É 0DuR:p 1 MoÉ 230 tma qm2hDmd4r demFuAh Fm s mise en oeuvre pratique

de la théorie de la logique floue, quelle était l'application?^h Eo2:d8Fh Rh GoadA 9 EuDh2:É Fc:

:' Citez quelques fonctions d'appartenances, et donnez leurs formes.triangulaire gtq lpt5- Citez les 2 types des opérateurs flous.

Opérateurs flous

de ZadehModule:Tuc ouitltgngce:c

A rf aW Ê Ê m m mVa* VbAOUBVa+ Vb~ Va* VbNONA1 - Ma6- Quelles sont les étapes d'un traitement flou (inférence Mamdani)-Ailnh2elfe ^a'cali t2ufIce se*l éTaq2e hqates + ptqs

MR ,T::inifaqiulces Fa2ia*ges cAelq2he

pR -FagTaqiul ces 2Irges .R /r2hraqiul ces su2qies ces 2Irges

0R dhnT::inifaqiul

1o yTegge esq MAilsq2Tfqiul^aqga* tuT2 uTF2i2 ,23 -ciqu2 ؛

» fuzzylpt

Module : Techniques ! 'intelligence Artícetele

Département Electroteàique8- Les problèmes d'optimisation nécessite le recours aux méthodes d'optimisations,

quels sont les 2 types des méthodes d'optimisations.=o dhnilisse: gAagru2iq;'e rhlhqiéTeR -es agru2iq;'es rhlhqiéTes ؛ squf;asqiéTes ؛

ces estIfes eq ce ga rhlhqiéTeR gtqExercice :(10 pte)@l t2elc gAe4e'tge cATl smsqI'e ce fulq2Age cATl FelqigaqeT2 ce 'aisul< amalq p

entrées (température -X- et humidité -y-) et I sorte (vitesse du ventilateur -Z").Des règles possfoles sont :

٠ Si xest faible ou y est sec Aforszestlent٠ Si X est m oyen. ET y est humide Afors zest moyen.٠

-a Fa2ia*ne X (Tenrçjérature) eirtre 12. et 25. a des valeurs linguistijues tel q .o ,ai*ge : trap [12 12 17 19) (trap : trapézodale)- Moyen. : trap [17 19.5 20.5 23]

- Eferée :trap [21 23 25 25] mx)

Entrée* ; température (٠) Ip؛

Module : Techniques d 'intelligence Artificielle

Master2: REFaculté de Génie Électrique

Département Electrotechniquelpt-a Fa2ia*ge m ؛ o 3ef + q2at FD? D? 1? :DG

IT'ice +q2at F1? :D M?? M??G

50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100

Entrée y : humidité (%)La variable z (Vitesse de ventilateur) entre 0% et 100% ,ai*ge + q2at F? ? pD 0?G ^umelle + q2at FpD 0? É? 1DG -geFhe +q2at FÉ? 1D M?? M??G

Wf(*)0 1٥ 20 30 40 SO 60 70 80 90 1000od:uh ٥ : vitesse du ventilateur (%) j ٠؛

flou (inférence Mamdani) pour calculer la vitesse du ventilateur.^fu2Gedh2Eh i2iq2J=

1- Fuzzifïcation des entréesLhDcedm:adh ' s.M Fc:

Hf{x)

12 13 H 1S 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

MO ..)faible= 0.5 (degré d'appartenance de 18. au sous ensemble faible = 0.5)

MÍ 1 ؟ )moyenne 0.4 =؛

Module Techniques d'intelligence Artificielle

Master؛

Département ElectrateAnlquelptNaDuRu:e ' .gG

50 55 60 65 70 75 80 85 90 95

at.gGrAhE O gÉ-: tRhlde Rfmccmd:h2mdEh Rh .gG ma AoaA h2AhD-Fh AhE O gÉ-:r u(80%)hiide = 0.68

2- Evaluation des réglés0u.hA: Gm:oFh tgÉ,r ٧٠ y est sec (0.34) Alors zest lent (0.5) lptnL T hA: paDuRhtgÉ+.r 2:odA ؛hA: DoTh2dhtgÉ:r Fc:0u X est moyenre(0.4)أ y / - Humide -:ü ٠60 70A forszestrapüe(.) lpt٠

lpt0.5 faiblea f : \ Moy;nne n

4- Déffuzificatinn

b

L ;a(x) 'xI ICG :

Module : Techniques d'intelligence Arti^cielle

Master؛

^ p a r .te ^ - r o .te c h n iq u eHumidité : 80% I t; ¿ ï Pt50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100

fi(80%)sec = 0.34 (degré d'appartenaiKe de 80% au sous ensemble sec = 0.34) p(80%)humid = 0.68

2- Evaluation des règlesSix est faible (0.5) o u y est sec (0.34) Abrs zest lent (0.5) lptf*F(l) Pf(x)Si Xest moyenne(0.4) ET yesthumide(0.68) Ators zest moyenne(0.4) lpt

2:odA ؛

-' 2lldhlm:uo2 RhA Aod:uhA RhA dSlFhA lptFaible

50 601. 204- Déffuzification

L /a(x)-XüCG:

d 'intelligence Artificielle Master2: REModule : TechniquesFaculté de Génie Electrique

Département ElectrotechniqueLe centre de gravité n'a pas besoin d'être calculé de façon très précise. On peut appro

en calculant à tous les 10 :_ (0+1٥+I٥+3 ٥)*٥S+(٠0+S٥+"،+70)٥٠A ٠٦. .,y *١*CG =---------------w AE ؛

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