Programmation logique inductive floue et possibilité : gagner en expressivité, adaptabilité, ou en efficacité

par Mathieu Serrurier

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Henri Prade.

Soutenue en 2005

à Toulouse 3 .


  • Résumé

    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.

  • Titre traduit

    Using possibilistic logic and fuzzy sets in inductive logic programming


  • Résumé

    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.

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (223 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 207-222

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paul Sabatier. Bibliothèque universitaire de sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2005TOU30277
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