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Logique floue
Définition :
La logique floue est une branche de l'intelligence artificielle qui permet de traiter des informations imprécises ou incertaines en utilisant des valeurs de véracité non binaires (comme vrai ou faux), mais plutôt des degrés d'appartenance à un ensemble. Elle s'inspire du fonctionnement du raisonnement humain pour prendre en compte la nuance et les nuances dans les données.
La logique floue en intelligence artificielle
La logique floue, également appelée logique floue ou logique floue, est une branche de la logique multivalente qui traite des valeurs de vérité continues et non nécessairement parfaitement vraies ou fausses. Contrairement à la logique classique booléenne qui ne reconnaît que deux valeurs de vérité (vrai et faux), la logique floue permet la modélisation des incertitudes et des compromis.
Principe de la logique floue
En logique floue, les variables linguistiques sont utilisées pour représenter des concepts flous tels que "grand", "petit", "rapide" ou "lent". Ces variables peuvent prendre des valeurs dans un continuum plutôt que dans un ensemble discret. Ainsi, un concept comme "être grand" peut avoir une valeur comprise entre 0 et 1, représentant le degré de "grandeur".
Applications en intelligence artificielle
La logique floue est largement utilisée en intelligence artificielle pour modéliser le raisonnement humain basé sur des informations vagues et imprécises. Elle trouve des applications dans les systèmes d'informatique décisionnelle, les systèmes experts, la reconnaissance de formes, le contrôle de processus et bien d'autres domaines.
En résumé, la logique floue permet de traiter des situations complexes où les frontières entre les valeurs de vérité conventionnelles ne sont pas clairement définies. Son utilisation en intelligence artificielle contribue à rendre les systèmes plus flexibles et capables de gérer efficacement l'incertitude et l'ambiguïté présentes dans de nombreux problèmes du monde réel.
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