Logique floueLa logique floue (fuzzy logic, en anglais) est une logique polyvalente où les valeurs de vérité des variables — au lieu d'être vrai ou faux — sont des réels entre 0 et 1. En ce sens, elle étend la logique booléenne classique avec des . Elle consiste à tenir compte de divers facteurs numériques pour qu'on souhaite acceptable.
Credible intervalIn Bayesian statistics, a credible interval is an interval within which an unobserved parameter value falls with a particular probability. It is an interval in the domain of a posterior probability distribution or a predictive distribution. The generalisation to multivariate problems is the credible region. Credible intervals are analogous to confidence intervals and confidence regions in frequentist statistics, although they differ on a philosophical basis: Bayesian intervals treat their bounds as fixed and the estimated parameter as a random variable, whereas frequentist confidence intervals treat their bounds as random variables and the parameter as a fixed value.
Type-2 fuzzy sets and systemsType-2 fuzzy sets and systems generalize standard Type-1 fuzzy sets and systems so that more uncertainty can be handled. From the beginning of fuzzy sets, criticism was made about the fact that the membership function of a type-1 fuzzy set has no uncertainty associated with it, something that seems to contradict the word fuzzy, since that word has the connotation of much uncertainty. So, what does one do when there is uncertainty about the value of the membership function? The answer to this question was provided in 1975 by the inventor of fuzzy sets, Lotfi A.
Loi des grands nombresvignette|Visualisation de la loi des grands nombres En mathématiques, la loi des grands nombres permet d’interpréter la probabilité comme une fréquence de réalisation, justifiant ainsi le principe des sondages, et présente l’espérance comme une moyenne. Plus formellement, elle signifie que la moyenne empirique, calculée sur les valeurs d’un échantillon, converge vers l’espérance lorsque la taille de l’échantillon tend vers l’infini. Plusieurs théorèmes expriment cette loi, pour différents types de convergence en théorie des probabilités.
Ensemble flouLa théorie des sous-ensembles flous est une théorie mathématique du domaine de l’algèbre abstraite. Elle a été développée par Lotfi Zadeh en 1965 afin de représenter mathématiquement l'imprécision relative à certaines classes d'objets et sert de fondement à la logique floue. Les sous-ensembles flous (ou parties floues) ont été introduits afin de modéliser la représentation humaine des connaissances, et ainsi améliorer les performances des systèmes de décision qui utilisent cette modélisation.
Notion à contenu variableUne notion à contenu variable (anglais : fuzzy concept) est un concept flou qui présente plus d'une solution interprétative possible dans l'interprétation d'un texte. Il s'agit d'un concept à texture ouverte qui présente un noyau de sens clair sur lequel il y a consensus sur le sens ainsi qu'une zone de pénombre sur laquelle il n'y a pas de consensus, d'après le philosophe du droit H.L.A. Hart. En droit, les théoriciens de l'interprétation des lois ont recours à l'idée de notion à contenu variable lorsque le législateur utilise des concepts à contours indéfinis dans la rédaction d'un texte législatif.
Neuro-fuzzyIn the field of artificial intelligence, the designation neuro-fuzzy refers to combinations of artificial neural networks and fuzzy logic. Neuro-fuzzy hybridization results in a hybrid intelligent system that combines the human-like reasoning style of fuzzy systems with the learning and connectionist structure of neural networks. Neuro-fuzzy hybridization is widely termed as fuzzy neural network (FNN) or neuro-fuzzy system (NFS) in the literature.
