Autour des différents modes de représentation et de raisonnement en théorie des possibilités quantitative

About the representation and the reasoning techniques based on the quantitative possibilistic theory

• Auteur / Autrice : Hadja Faïza Khellaf-Haned
• Direction : Salem Benferhat, Aicha Aissani
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2007
• Etablissement(s) : Artois en cotutelle avec Université des Sciences et de la Technologie Houari-Boumediène (Alger)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Possibilités, Théorie des

Intelligence artificielle

Logique floue

Résumé

Les travaux réalisés dans cette thèse se situent dans le cadre de la représentation et du raisonnement sur des connaissances incertaines en se basant sur une approche non probabilisée : la théorie des possibilités. Sur le plan de la représentation, cette étude a contribué à développer des passages équivalents entre les modes de représentations des connaissances à savoir le mode logique et le mode graphique. De plus, elle montre que les réseaux de croyance basés sur les fonctions conditionnelles ordinales ainsi que les bases de pénalités peuvent être naturellement représentés avec les bases de connaissances possibilistes quantitative. Sur le plan du raisonnement, il a été développé un algorithme original pour l’inférence à partir des bases possibilistes quantitatives. Une étude expérimentale a été également effectuée confirmant ainsi l’intérêt de l’outil d’inférence.

This work is intended to provide some contributions in the framework of the representation and the reasoning on uncertain knowledge based on a non probabilistic approach: the quantitative possibilistic theory. In the field of the representation, this study has contributed to developp equivalences between a quantitative possibilistic base and a possibilistic causal networks based on the product. Moreover, it shows that the beliefs networks based on the ordinal conditioning functions op Spohn as well as the penalties bases can be naturally represented with the quantitative possibilistic bases. In the field of the reasoning, an original algorithm was developped for the inference starting from the quantitative possibilistic bases. An experimental study was also carried out thus confirming the advantages of inference tool based on possibilistic quantitative logic.