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LOGIQUE FLOUE

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LOGIQUE FLOUE - PowerPoint PPT Presentation


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LOGIQUE FLOUE. . OBJECTIFS. . LOGIQUE FLOUE. HISTORIQUE PRINCIPES APPLICATIONS EXEMPLES. HISTORIQUE. 1965 LES ENSEMBLES FLOUS DR ZADEH . 197X SYSTEME DE CONTROL DE MOTEUR PROFESSEUR E.H.MAMDANI 1980 1er APPLICATION : CIMENT

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Presentation Transcript
logique floue3
LOGIQUE FLOUE
  • HISTORIQUE
  • PRINCIPES
  • APPLICATIONS
  • EXEMPLES
historique
HISTORIQUE
  • 1965 LES ENSEMBLES FLOUS
    • DR ZADEH .
  • 197X SYSTEME DE CONTROL DE MOTEUR
    • PROFESSEUR E.H.MAMDANI
  • 1980 1er APPLICATION : CIMENT
  • 1980... MULTIPLICATION DES APPLICATIONS, PLUS DE 100 AU JAPON :
    • CONTROL DE METRO ET D'ASCENSEUR
    • TRAITEMENT DES EAUX
    • CONTROLE DU REFROIDISSEMENT DANS LES VOITURES,
    • TRAITEMENTS MEDICAUX,
circuits specialises
CIRCUITS SPECIALISES
  • FC110 DFP de Togaï (Irvine, Ca)
    • 8 x PC386 20 Mhz
    • 2.5x sun4 260
  • FUZZY-166
    • micro-contrôleur 16 bits SIEMENS 80C166 RISC 10MIPS
ensembles flous principes
ENSEMBLES FLOUSPRINCIPES
  • m(X) FONCTION D'APPARTENANCE
    • 0 : NON APPARTENANCE
    • 1 : APPARTENANCE TOTALE

LOGIQUE CLASSIQUE

LOGIQUE FLOUE

m

m

1

1

0

0

X

X

fonction d appartenance par table
FONCTION D'APPARTENANCEPAR TABLE

mchaud = .02/65+.12/70+.50/75+.88/80+.98/85+1/90+1/95

  • EST CHAUD
adverbes
ADVERBES
  • 73 ETUDE DE Lakoff
  • 84 LISTE DE Schmucker
  • MODIFIER LA FONCTION D'APPARTENANCE
  • EX : CHAUD -> TRES CHAUD
adverbes11
ADVERBES
  • IN A SENSE
  • IN ESSENCE
  • INDEED
  • KIND OF
  • LAREGELY
  • LITERALLY
  • LOWER THAN
  • MORE OR LESS
  • MOSTLY
  • MUCH
  • NOMINALLY
  • ACTUALLY
  • ALMOST
  • ANYTHING BUT
  • BARELY
  • BASICALLY
  • ESPECIALLY
  • ESSENTIALLY
  • EXCEPTIONALLY
  • EXTREMELY
  • FAIRLY
  • HIGHER THAN
adverbes12
ADVERBES
  • RELATIVELY
  • ROUGHLY
  • SOMEWHAT
  • SORT OF
  • STRICTLY
  • TECHNIALLY
  • TYPICALLY
  • VERY
  • VIRTUALLY
  • NOT
  • OFTEN
  • PARTICULARLY
  • PRATICALLY
  • PRETTY
  • PRINCIPALLY
  • PSEUDO-
  • RATHER
  • REALLY
  • REASONABLY
  • REGULAR
operateurs flous
OPERATEURS FLOUS
  • INTERSECTION
  • UNION
  • COMPLEMENT

opération Zadeh Yager

a union b max(ma,mb) min(1,(maw+mbw)1/w)

a intersection b min(ma,mb) 1-min(1,((1-ma)w+(1-mb)w)1/w]

complément a 1-ma 1-ma

operateurs flous union
OPERATEURS FLOUSUNION

opération Zadeh Yager

a union b max(ma,mb) min(1,(maw+mbw)1/w)

maw

mbw

autres operateurs
AUTRES OPERATEURS
  • concentration = mcon(a)(x) = ma2(x)
  • dilation = mdil(a)(x) = ma1/2(x)
  • intensification = mint(a)(x)
    • 2ma2(x) pour 0<=ma(x)<=0.5
    • 1-2(1-ma(x))2 pour 0.5<=ma(x)<=1
operateurs flous et algebre de boole proprietes communes
OPERATEURS FLOUSET ALGEBRE DE BOOLEPROPRIETES COMMUNES
  • COMMUTATIVITE :
  • ASSOCIATIVITE :
  • IDEMPOTENCE :
  • AUTRES
operateurs flous et algebre de boole proprietes communes17
OPERATEURS FLOUSET ALGEBRE DE BOOLEPROPRIETES COMMUNES
  • ENSEMBLE VIDE
  • TOUT=E
  • THEOREME DE MORGAN
operateurs flous proprietes non conservees
OPERATEURS FLOUSPROPRIETES NON CONSERVEES
  • TIERS EXCLUS
  • NON CONTRADICITON
operateurs flous proprietes
OPERATEURS FLOUSPROPRIETES
  • MONOTONIE PAR INCLUSION
relations floues
RELATIONS FLOUES
    • e1 e2 e3
  • f1 0,2 0,1 0
  • f2 1 0,5 0,3
systemes experts flous
SYSTEMES EXPERTSFLOUS
  • REGLE NON FLOUE
  • REGLE FLOUE

if condition précise then action précise

if condition floue then action précise

ou action floue

systemes experts flous22
SYSTEMES EXPERTSFLOUS
  • AUTRE NOTATION
  • DEGRE EXECUTION(ACTION) = DEGRE(CONDITION)

as condition floue do action floue

systeme expert flou la demarche
SYSTEME EXPERT FLOULA DEMARCHE
  • IDENTIFIER, NOMMER, DONNER LE DOMAINE
    • DES ENTREES
    • DES SORTIES
  • CREER LES FONCTIONS D'APPARTENANCE POUR CHAQUE DOMAINE
  • CONSTRUIRE L'ENSEMBLE DES REGLES
  • DETERMINER COMMENT LES ACTIONS PEUVENT ETRE COMBINEES POUR PRODUIRE UNE EXECUTION
automates flous
AUTOMATES FLOUS
  • S(N) : ETAT FLOU COURANT
  • E : EVENEMENT FLOU
  • S(N+1) : APPARTENANCE A L'ETAT FLOU SUIVANT
    • S(N) INTERSECTION E
    • S(N)
    • E
    • S(N) UNION E
    • 1
automates flous la demarche
AUTOMATES FLOUSLA DEMARCHE
  • IDENTIFIER LES ETATS
  • CREER LES FONCTIONS D'APPARTENANCE POUR CHAQUE ETAT
  • DETERMINER LES ACTIONS (SOUS FORME DE REGLE) A REALISER DANS UN ETAT
  • IDENTIFIER LES EVENEMENTS QUI PEUVENT CAUSER DES TRANSITIONS ENTRE LES ETATS
  • DETERMINER LES REGLES DE CALCUL D'APPARTENANCE A L'ETAT SUIVANT EN FONCTION DE L'ETAT ANTERIEUR ET DE L'EVENEMENT.
objets flous
OBJETS FLOUS
  • ETAT
  • DEGRE D'APPARTENANCE A UNE CLASSE
objets flous la demarche
OBJETS FLOUSLA DEMARCHE
  • IDENTIFIER LES OBJETS
  • CLASSER LE SYSTEME
    • CLASSES
    • LIENS D'HERITAGE ENTRE CLASSES
  • FONCTION DONNANT LE DEGRE D'APPARTENANCE D'UN OBJET
  • DECRIRE LES ATTRIBUTS DE CHAQUE CLASSE
  • DETERMINER LES INTERRACTIONS ENTRE LES OBJETS
  • REALISER CHAQUE OBJET
arret de train
ARRET DE TRAIN
  • ENTREES
    • VITESSE
    • DISTANCE
  • SORTIES
    • COMMANDE MOTEUR
    • FREINS
arret de train entree vitesse
ARRET DE TRAINENTREE VITESSE

ARRETE

TRES

LENT

LENT

MOYENNEMENT

RAPIDE

RAPIDE

u(x)

vitesse mph

arret du train entree distance
ARRET DU TRAINENTREE DISTANCE

TRES

PROCHE

MOYENNEMENT

LOIN

LOIN

BON

PROCHE

distance feet

arret du train moteur frein
ARRET DU TRAINMOTEUR/FREIN

RIEN

TRES

PEU

A FOND

PEU

MOYEN

%

arret du train combinaison d actions
ARRET DU TRAINCOMBINAISON D'ACTIONS
  • DISTANCE = 1 pied VITESSE = 2 mph
  • A LA FOIS
    • en place et très proche
    • très lent et lent
  • COMBINER LES ACTIONS PAR UN OU
    • 0,15 * freins moyens
    • 0,6 * freins moyens
  • UTILISER LA COURBE DES COMMANDES
    • 0,6 -> 33% de freins
arret du train combinaison d action
ARRET DU TRAINCOMBINAISON D'ACTION
  • ex :
    • moteur faible u=0,75
    • moteur faible u=0,40
    • moteur moyen u=0,20
  • OU FLOU (MAX) moteur faible 0,75->27%
  • COMBINAISON BARYCENTIQUE
arret train scenario
ARRET TRAINSCENARIO
  • CONDITIONS INITIALES
    • VITESSE = 90 mph, DISTANCE > 3.5 miles
    • VITESSE RAPIDE(1) DISTANCE LOIN (1)
    • DONC AUCUN FREIN(1) et MOTEUR A FOND (1)
  • DISTANCE < 3,4 miles
    • DISTANCE LOIN (<1)
    • DONC MOTEUR A FOND (<1)
  • DISTANCE = 3 miles, VITESSE = 50 mph
    • DISTANCE LOIN ET MOYEN
    • VITESSE RAPIDE ET MOYENNE
    • DONC MOTEUR A FOND ET MOTEUR MOYEN
arret du train scenario
ARRET DU TRAINSCENARIO
  • VITESSE = 45 mph et DISTANCE = 2.5 miles
    • AUCUN FREIN (1)
    • MOTEUR MOYEN 0,25
    • MOTEUR A FOND 0,38
    • MOTEUR = (.38 * 80 + .25*83 )/(.38+.25) = 82%
pendule inverse
PENDULE INVERSE
  • MAINTIENT D'UN BALANCIER

a

aeronautique atterrissage sur porte avion
AERONAUTIQUEATTERRISSAGE SUR PORTE-AVION
  • EN EXPERIMENTATION
  • ROCKWELL International
  • CONSTITUTION
    • 2 CAPTEURS
    • 100 LOIS
  • PERFORMANCES
    • ATTERRISSAGES DE MEILLEURS QUALITE
    • MOINS DE CAS DE REMISE DES GAZ (SIGNIFICATIF)
    • PLUS DE MANQUES DE BRIN D'ARRET (TRES LEGER)
aeronautique helicopteres
AERONAUTIQUEHELICOPTERES
  • COMMANDE A DISTANCE PAR LA VOIX
  • PROTOTYPE JAPONAIS
  • STABLE ET PROMPT
    • TRANSLATIONS AVANT, ARRIERE, A GAUCHE, A DROITE
    • DESCENTE, MONTEE
    • ATTERRISSAGE
techniques de production
TECHNIQUES DE PRODUCTION
  • BELL HELICOPTER TEXTRON
  • PERCAGE AUTOMATIQUE DE TROUS DE LUBRIFICATION
    • 1 mm
    • transmissions du convertible V22
    • PIECES COUTEUSES
  • AJUSTEMENT
    • PRESSIONS APPLIQUEE FONCTION DU COUPLE RESSENTI
  • PERFORMANCES
    • DEUX FOIS PLUS RAPIDE
    • - 95% DE MAUVAIS FORAGE
    • MECHES DURANT 5 FOIS PLUS LONGTEMP
appareils photo
APPAREILS PHOTO
  • CANON
    • AUTO-FOCUS
  • MINOLTA
    • AUTO-FOCUS
    • AUTO-EXPOSITION
    • AUTO-ZOOM
auto focus canon

G

G

G

C

C

C

D

D

D

AUTO-FOCUS CANON
  • Si C proche alors u(c) est grand
  • Si G proche alors u(g) est grand
  • Si D proche alors u(d) est grand
auto focus canon44

G

G

C

C

D

D

AUTO-FOCUS CANON
  • Si G loin, C moyen, D proche, u(c) très grand
  • Si G proche, C moyen, D loin, u(c) très grand
auto focus canon45
AUTO-FOCUS CANON
  • DISTANCE AU CENTRE : 73,6%
  • 3 MESURES + LOGIQUE FLOUE : 96,5 %
minolta
MINOLTA
  • AUTO-FOCUS
    • 6 MESURES DE DISTANCE
    • 7 REGLES FLOUES
    • AMELIORATION DE 15%
  • AUTO-EXPOSITION
    • ECART LUMINOSITE ENTRE SUJET ET FOND
    • PRIVILEGIER SUJET OU SCENE ENTIERE
    • COMBINER LES DEUX PREMIERS POINTS
  • AUTO-ZOOM
camera sanyo
CAMERA SANYO
  • AUTO-FOCUS
    • IMAGE NETTE=>MONTEE SIGAUX DES COMPOSANTS HAUTE FREQUENCE
    • EXPLOITATION D'AUTRES INFORMATIONS POUR COMPENSER LES MOUVEMENTS
  • AUTO-EXPOSITION
    • 64 CARRES EN 6 ZONES + CONDITIONS
  • AUTO-BALANCE DES BLANCS
camera sanyo48
CAMERA SANYO
  • MICRO CONTROLEUR 8 BIT
  • ROM 1 KB
  • VITESSE qq ms
          • FOCUS EXPO BALANCE
  • NB REGLES 21 11 9
  • ENTREES 8 6 8
  • SORTIES const equ.lin. const
camera
CAMERA
  • CANON
    • AUTO-FOCUS
      • PAR ANALYSE D'IMAGE
  • MATSUSHITA
    • STABILISATION D'IMAGE
    • 4 REGION * 30 PARCELLES ANALYSEES ENTRE DEUX TRAMES
photocopieuse
PHOTOCOPIEUSE
  • CANON
    • CHOIX DE LA CHARGE EN FONCTION
      • TEMPERATURE
      • RATIO NOIR/BLANC
      • ...
  • RICHOH
    • RESEAUX NEURONAUX
      • CORRECTIONS D'IMAGES
    • LOGIQUE FLOUE
      • PARAMETRAGE DU RESEAU EN FONCTION DES CONDITIONS
  • SANYO
    • CONTROLE DU TONER
    • CONTROLE DES COULEURS
television
TELEVISION
  • SANYO
    • REGLAGES
      • CONTRASTE, LUMINOSITE, VITESSE DE BALAYAGE
    • EN FONCTION DE
      • LUMINOSITE AMBIANTE
      • DISTANCE DU SPECTATEUR
base de donnee
BASE DE DONNEE
  • ACCES A BIBLIOTHEQUE D'OBJETS C++