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Conference papers

Vers l'approximation de fonctions monotones avec le modus ponens généralisé graduel à partir de peu de données: application à la Science des Matériaux

Hiba Hajri 1 Jean-Philippe Poli 1 Laurence Boudet 1
1 LI3A - Intelligence Artificielle et Apprentissage Automatique
DM2I - Département Métrologie Instrumentation & Information : DRT/LIST/DM2I
Résumé : La science des matériaux suscite un intérêt grandissant et l'intelligence artificielle a un rôle à jouer dans l'évolution de ce domaine. Prédire les propriétés d'un nouveau matériau à partir des paramètres de son processus de fabrication est une tâche d'une importance primordiale car elle pourrait permettre de cibler les bonnes propriétés plus rapidement. Dans cet article, nous présentons une approche basée sur le Modus Ponens Généralisé Graduel pour approcher des fonctions monotones et ainsi modéliser en particulier les relations graduelles entre les paramètres du processus et les propriétés des matériaux. L'approche est testée par la suite sur des données synthétiques et réelles.
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https://hal-cea.archives-ouvertes.fr/cea-03406888
Contributor : Contributeur Map Cea Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Thursday, October 28, 2021 - 10:30:13 AM
Last modification on : Friday, November 5, 2021 - 4:14:30 AM

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Identifiers

  • HAL Id : cea-03406888, version 1

Citation

Hiba Hajri, Jean-Philippe Poli, Laurence Boudet. Vers l'approximation de fonctions monotones avec le modus ponens généralisé graduel à partir de peu de données: application à la Science des Matériaux. Rencontres francophones sur la logique floue et ses applications, Oct 2021, Paris, France. pp.85. ⟨cea-03406888⟩

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