Contrôle flou adaptatif par les réseaux de neurones

Abstract

L'association réseaux de neurones-logique floue s'est révélée très fructueuse dans le contrôle des processus industriels complexes pour lesquels une modélisation mathématique rigoureuse est difficile à établir. Elle a pour avantage de combiner les capacités de modélisation des langages naturels de la logique floue aux capacités d'apprentissage des réseaux de neurones évitant ainsi toute notion de subjectivité liée aux informations émanant d'opérateurs humains. Le travail présenté consiste en la conception et la réalisation d'un contrôle neuro flou. Ce contrôleur sera implémenté sous forme de SIFANE (Système d'inférence floue à architecture neuronale). Utilisant les informations d'entrée et de sortie du système, les fonctions d'appartenances associées aux variables linguistiques seront ajustées à l'aide d'une forme spéciale de la rétro propagation du gradient.