REPUBLIQUE DU CAMEROUN Paix - Travail -
Patrie
UNIVERSITE DE YAOUNDE I THE UNIVERSITY OF YAOUNDE
I
ECOLE NORMALE SUPERIEURE
HIGHER TEACHERS TRAINING
COLLEGE
N
E
S
DEPARTEMENT DE MATHEMATIQUES DEPARTMENT OF
MATHEMATICS
MA 510 : LOGIQUE FLOUE
THEME:
VARIABLES LINGUISTIQUES ET PROPOSITIONS
FLOUES
Filière : MATHEMATIQUES Niveau : 5
Sous la direction de : Dr FOTSO SIMEON
Année académique 2009- 2010
LISTE DES MEMBRES DU GROUPE
N°
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NOMS ET PRENOMS
|
Matricule
|
1
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AMANG GUEBEDIANG Stéphanie A.
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98M012
|
2
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LONLACK TCHOFFO Alain Isidore
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02U184
|
3
|
MINLEND Ignace Aristide
|
03T192
|
4
|
NGONO AMOA Madeleine Flora
|
99Y469
|
5
|
NJIFON Ousseni
|
03V253
|
6
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NTSAFACK DONGMO Frank Wilson
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01S296
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7
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TAGUEDONG Raoul Bernard
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02U060
|
TABLE DES MATIERES
INTRODUCTION 3
I. THEORIE DES ENSEMBLES FLOUS 3
PROPRIPTIS 4
OPERATIONS SUR LES ENSEMBLES ELOUS 5
II. THEORIE DES POSSIBILITES - VARIABLES LINGUISTIQUES -
PROPOSITIONS
FLOUES 7
A. LA THEORIE DES POSSIBILITES 7
B. VARIABLES LINGUISTIQUES ET PROPOSITIONS FLOUES 8
DISTRIBUTION DE POSSIBILITES ASSOCIEE A UNE PROPOSITION FLOUE
9
CONCLUSION 10
LEXIQUE 10
BIBLIOGRAPHIE 10
INTRODUCTION
La modélisation est devenue un outil important dans
l'ingénierie et la science. Les approches traditionnelles de
modélisation insistaient énormément sur la
précision et la description exacte des systèmes. L'utilisation
des outils mathématiques comme les équations
différentielles, équations aux différences, fonction de
transfert, etc... est appropriée et justifiée pour les
systèmes bien définis. Mais quand la complexité augmente,
ces outils deviennent moins efficaces. Le traitement des systèmes
complexes nécessite souvent la manipulation d'informations vagues,
imprécises, incertaines ou à la fois imprécises et
incertaines.
Depuis longtemps, l'homme recherche donc à
maîtriser les incertitudes et les imperfections inhérentes
à cette nature des choses. C'est pourquoi, au lieu de
réfléchir en termes mathématiques, l'être humain
décrit le comportement [mathématiques] à l'aide du
système par les propositions linguistiques. Afin de pouvoir
représenter ce type d'informations, ZADEH a proposé de
modéliser le mécanisme de la pensée humaine par un
raisonnement approximatif basé sur les variables linguistiques et les
propositions floues.
Il convient pour mieux comprendre les concepts de variables
linguistiques et de propositions floues, d'explorer avec beaucoup d'attention
la théorie des ensembles flous qui constitue une interface entre les
mondes numériques et linguistiques.
Dans la suite, notre tâche consistera donc à
faire un rappel des définitions de base et concepts concernant les sous
ensembles flous (noyau, hauteur, support, a-coupe...), les opérations
sur ces sous ensembles flous (intersection, réunion
complémentaire, etc...) d'une part, d'autre part nous étudierons
la théorie des possibilités pour voir les variables linguistiques
et les propositions floues.
I. THEORIE DES ENSEMBLES FLOUS
Les sous-ensembles flous (ou parties floues) ont
été introduits afin de modéliser la représentation
humaine des connaissances, et améliorer les performances des
systèmes de décision qui utilisent cette modélisation.
Les sous ensembles flous sont utilises soit pour
modéliser les incertitudes et l'imprécision, soit pour
représenter des informations précises sous forme lexicale
assimilable par un système expert.
Définition :
Une partie A d'un ensemble E est usuellement
associée à sa fonction caractéristique. Celle-ci
s'applique sur les éléments x de E. Elle prend
la valeur 0 si x n'appartient pas à A et 1 si
x appartient à A.
ìA : E? { 0,1}
On souhaite définir une partie A floue de
E en attribuant aux éléments x de E un
degré d'appartenance, d'autant plus élevé qu'on souhaite
exprimer avec certitude le fait que x est élément de
A. Cette valeur vaudra 0 si on souhaite exprimer que x de
façon certaine n'est pas
élément de A, elle vaudra 1 si on
souhaite exprimer que x appartient à A de façon
certaine, et elle prendra une valeur comprise entre 0 et 1 suivant qu'on estime
plus ou moins certain l'appartenance de x à A. On est
donc amené à définir une partie floue de la façon
suivante :
Une partie floue (ou
sous-ensemble flou) d'un ensemble E est une
application de E dans [0,1].
Plus généralement, si L est un treillis
complet, distributif et complémenté, on définit une partie
L-floue comme étant une application de E dans
L. Si L = [0,1], on retrouve la
définition précédente de partie floue, et si
L = {0,1}, on retrouve la notion usuelle de partie de E.
PROPRItTtS
P1 : Une partie floue A de
E est caractérisée par une application de E
dans [0,1]. Cette application, appelée fonction
d'appartenance et notée EiA représente le
degré de validité de la proposition « x appartient
à A » pour chacun des éléments x de
E. Si EiA(x) = 1, l'objet x appartient
totalement à A, et si EiA(x) = 0, il ne lui
appartient pas du tout. Pour
un élément x donné, la valeur de
la fonction d'appartenance EiA(x) est appelée
degréd'appartenance de
l'élément x au sous-ensemble A.
P2 : L'ensemble E est donné par
la fonction d'appartenance identiquement égale à 1.
L'ensemble vide est donné par la fonction d'appartenance
identiquement nulle.
P3 : Le noyau d'une partie
floue A est l'ensemble des éléments qui appartiennent
totalement à A c'est-à-dire dont le degré
d'appartenance à A vaut 1.
P4 : Le support d'une partie
floue A est l'ensemble des éléments appartenant,
même très peu, à A c'est-à-dire dont le
degré d'appartenance à A est différent de 0.
P5 : La hauteur d'un
sous-ensemble flou A de E est définie par
P6 : a-coupe
Une partie floue A de E peut aussi être
caractérisée par l'ensemble de ses á-coupes. Une
á-coupe d'une partie floue A est
le sous-ensemble net (classique) des éléments ayant un
degré d'appartenance supérieur ou égal à
á.
P7 : Un ensemble fini possède un
nombre fini de sous-ensembles L-flous si et seulement si le treillis L est
fini3. Si L = [0,1], un ensemble fini possède une
infinité de sous-ensembles flous.
OP~R~~IONS SUR LES I ~EMBLES FLOUS
En observant comment les opérations usuelles se
comportent vis-à-vis des fonctions caractéristiques de
parties, on étend ces opérations aux fonctions d'appartenance des
parties floues.
O1. Réunion
Soient une famille de parties floues d'un ensemble E,
données par leur
fonction d'appartenance. On définit la réunion de
ces parties au moyen de la fonction d'appartenance suivante :
O2. Intersection
Soient une famille de parties floues d'un ensemble E,
données par leur
fonction d'appartenance. On définit la réunion de
ces parties au moyen de la fonction d'appartenance suivante :
Réunion et intersection restent distributives l'une par
rapport à l'autre. C'est-à-dire
ì1 ì1
U fl
( ) ( ) ( )
ì ì ì ì ì ì
= U fl u
2 3 1 2 1 3
fl U
( ì 2 ì ì ì
ì ì
3 ) ( 1
= fl U fl
2 ) ( 1 3 )
O3. Complémentaire
Soit A une partie floue d'un ensemble E, donné par sa
fonction d'appartenance i. Alors le complémentaire de A donnée
par sa fonction d'appartenance JL est la partie floue dont la fonction
d'appartenance est 1 - jt.
Notons que :
· Le complémentaire d'une intersection reste
égal à la réunion des complémentaires.
· Le complémentaire d'une réunion est
égal à l'intersection des complémentaires.
· Le complémentaire du complémentaire redonne
la partie initiale.
On notera cependant que :
· La réunion d'une partie floue et de son
complémentaire ne donne pas l'ensemble E
· L'intersection d'une partie floue et de son
complémentaire ne donne pas l'ensemble vide.
O4. Image directe
Soient E et F deux ensembles et f
une application de E dans F. Considérons une partie
floue de E donnée par sa fonction d'appartenance p.. On appelle
image directe de cette partie floue par f la partie floue de
F donnée par la fonction d'appartenance suivante, notée
f(p) :
O5. Image réciproque
Soient E et F deux ensembles et f
une application de E dans F. Considérons une partie
floue de F donnée par sa fonction d'appartenance p.. On appelle
image réciproque de cette partie floue par f la partie floue de
E donnée par la fonction d'appartenance suivante, notée
f - 1(p.) :
Après avoir donné les origines et rappelé
quelques généralités sur la logique floue, nous venons de
définir quelques propriétés des ensembles flous ou parties
floues d'une part, et de rappeler les opérations sur les parties floues
d'autre part.
Nous allons dans le paragraphe suivant, étudier la
théorie des possibilités, les variables linguistiques et les
propositions floues.
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