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robotics:logique_floue

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robotics:logique_floue [2014/12/01 15:53]
ldo [Variables linguistiques]
robotics:logique_floue [2014/12/01 16:07] (Version actuelle)
ldo [Moteur d'inférence]
Ligne 31: Ligne 31:
  
 ===== Système flou ===== ===== Système flou =====
-Un système flou est composé de étapes.+Un système flou est composé de étapes. 
 + 
 +==== Définition des entrées et sorties ==== 
 +La première étape est de définir pour le processus : 
 +  * les variables linguistiques d'​entrée (température,​ vitesse...) 
 +  * les valeurs linguistiques d'​entrée (chaud, froid, rapide, petit, grand...) et leurs fonctions d'​inférences 
 +  * les variables linguistiques de sortie (tension, courant, position...) 
 +  * les valeurs linguistiques de sortie (grand, petit, ouvert, fermé...) 
 +  * les règles linguistiques
  
 ==== Fuzzification ==== ==== Fuzzification ====
-La première opération ​consiste à « traduire » une entrée classique (mesure provenant d'un capteur) en valeur linguistique.+La deuxième étape ​consiste à « traduire » une entrée classique (mesure provenant d'un capteur) en valeur linguistique.
 On associe à chaque valeur son degré d'​appartenance grâce aux fonctions d'​appartenance correspondantes. On associe à chaque valeur son degré d'​appartenance grâce aux fonctions d'​appartenance correspondantes.
 Par exemple, T° = 20° → froid = 5 %, tiède = 95 %, chaud = 0 % Par exemple, T° = 20° → froid = 5 %, tiède = 95 %, chaud = 0 %
  
 ==== Moteur d'​inférence ==== ==== Moteur d'​inférence ====
-La deuxième opération ​établit la relation entre les entrées et les sorties. On applique toutes les règles linguistiques pour obtenir les valeurs de sortie.+La troisième étape ​établit la relation entre les entrées et les sorties. On applique toutes les règles linguistiques pour obtenir les valeurs de sortie.
  
 === Exemple === === Exemple ===
Ligne 70: Ligne 78:
  
 ==== Défuzzification ==== ==== Défuzzification ====
-En sortie du moteur d'​inférence,​ nous avons les valeurs linguistiques des variables de sortie. L'​opération de défuzzification va permettre de "​traduire"​ ces valeurs floues en valeurs nettes exploitables pour le système (tension, courant...). ​cette opération ​de l'​inverse de l'​opération de fuzzification.+En sortie du moteur d'​inférence,​ nous avons les valeurs linguistiques des variables de sortie. L'​opération de défuzzification va permettre de "​traduire"​ ces valeurs floues en valeurs nettes exploitables pour le système (tension, courant...). ​Cette opération ​est l'​inverse de l'​opération de fuzzification.
  
 === Méthodes de défuzzification === === Méthodes de défuzzification ===
robotics/logique_floue.1417445623.txt.gz · Dernière modification: 2014/12/01 15:53 par ldo