Outils
Apprenez la logique floue, puis construisez avec.
Un parcours court pour débuter, les articles fondateurs et les boîtes à outils réellement utilisées par les chercheurs.
La logique floue est plus simple à aborder qu'il n'y paraît. Commencez par un exemple et une boîte à outils.
Apprendre la logique floue
1
Saisir l'idée
Essayez la démonstration de notre page d'accueil. Un ensemble flou indique à quel point une chose lui appartient, de 0 à 1.
2
Construire un système
Suivez l'exemple classique du pourboire dans scikit-fuzzy. Comptez environ une heure.
3
Lire les classiques
Trois articles courts ont façonné tout le domaine. Vous les trouverez ci-dessous.
4
Vous l'approprier
Choisissez une boîte à outils ci-dessous et modélisez un élément de vos propres travaux.
Articles classiques
- Fuzzy setsL. A. Zadeh · 1965 · Information and Control 8(3)
- An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controllerE. H. Mamdani, S. Assilian · 1975 · International Journal of Man-Machine Studies 7(1)
- Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and controlT. Takagi, M. Sugeno · 1985 · IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics SMC-15(1)
Boîtes à outils
Gratuites et open source, sauf mention contraire.
- Python
scikit-fuzzy
- Idéal pour
- Apprendre la logique floue et construire des systèmes de Mamdani en Python, avec des graphiques des fonctions d'appartenance.
- À utiliser quand
- Vous connaissez Python et souhaitez prototyper un contrôleur ou suivre un exemple de manuel.
- Python
Simpful
- Idéal pour
- Écrire des règles floues sous forme de texte lisible et exécuter une inférence de Mamdani ou de Takagi-Sugeno.
- À utiliser quand
- Vous voulez des règles lisibles par un non-programmeur, ou vous avez besoin de sorties de type Sugeno.
- Python
pyFUME
- Idéal pour
- Apprendre automatiquement des modèles flous à partir d'un jeu de données.
- À utiliser quand
- Vous disposez de données tabulaires et voulez en tirer un modèle de Takagi-Sugeno interprétable.
- C++, Java, Python
FuzzyLite
- Idéal pour
- Des contrôleurs flous rapides en C++, Java ou Python.
- À utiliser quand
- Vous devez intégrer un contrôleur dans une application ou un appareil.
- MATLAB
Fuzzy Logic Toolbox
- Idéal pour
- Concevoir, régler et simuler des systèmes flous avec des applications et des blocs Simulink.
- À utiliser quand
- Votre cours ou votre laboratoire utilise déjà MATLAB. Une licence MATLAB est nécessaire.