Systèmes d'inférence floue auto-évolutifs
RésuméNous présentons dans cet article une nouvelle méthode pour la conception de moteurs de reconnaissance de gestes manuscrits personnalisables et auto-évolutifs, c’est-à-dire capables de s’adapter au style d’écriture et aux habitudes de chacun, sans toutefois nécessiter de période d’apprentissage...
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| Autores principales: | , |
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| Formato: | Article ou chapitre numérique |
| Lenguaje: | Français |
| Publicado: |
2011
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | Accès Université d'Orléans et IFPM |
| Sumario: | RésuméNous présentons dans cet article une nouvelle méthode pour la conception de moteurs de reconnaissance de gestes manuscrits personnalisables et auto-évolutifs, c’est-à-dire capables de s’adapter au style d’écriture et aux habitudes de chacun, sans toutefois nécessiter de période d’apprentissage fastidieuse. Nous utilisons une approche d’apprentissage incrémental de classifieurs basés sur les systèmes d’inférence floue de type Takagi-Sugeno. Cette approche comprend d’une part, une adaptation des paramètres linéaires associés aux conclusions des règles en utilisant la méthode des moindres carrés récursifs, et, d’autre part, un apprentissage incrémental des prémisses de ces règles afin de modifier les fonctions d’appartenance suivant l’évolution de la densité des données dans l’espace de classification. |
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