Using the OLS algorithm to build interpretable rule bases: an application to a depollution problemReport as inadecuate




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1 IRSN - Institut de radioprotection et de sûreté nucléaire 2 UMR ITAP - Information – Technologies – Analyse Environnementale – Procédés Agricoles 3 ASB - Analyse des Systèmes et Biométrie

Résumé : Un des principaux avantages de la modélisation floue est de pouvoir fournir des résultats interprétables. Parmi ces méthodes de modélisation, l-OLS est un algorithme robuste qui permet d-induire des règles à partir d-un jeu de données. Il utilise la régression linéaire pour sélectionner les règles les plus importantes. Néanmoins la version oriinale ne s-intéresse qu-à la performance numérique sans prendre en compte l-interprétabilité. Nous proposons des modifications qui permettent de considérer ce dernier aspect

Keywords : LOGIQUE FLOUE METHODE MODELISATION ALGORITHME INTERPRETABILITE LEARNING RULE INDUCTION FUZZY LOGIC INTERPRETABILITY OLS ORTHOGONAL TRANSFORMATIONS DEPOLLUTION FAULT DETECTION





Author: S. Destercke - Serge Guillaume - Brigitte Charnomordic -

Source: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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