| De nos jours, la theorie de controle joue un role significatif dans presque tous les domaine de la science et de l'ingenierie. Les controleurs lineaires PID sont les applications principales de la theorie de controle, et ils se basent sur les systemes de controle simples. Mais beaucoup de vrais systemes possedent des caracteristiques non-lineaires. Dans la pratique, il est necessaire de faire beaucoup de linearisations. Quand nous employons le controleur classique dans un systeme non-lineaire fortement complexe, les difficultes augmentent exponentiellement. Pour eviter les imperfections, on peut employer des controleurs flous. Le controleurs flous se basent sur le systeme de connaisance. Ce sont des outils importants dans le domaine de l'automatique. Ils possedent beaucoup plus d'avantages que les controleurs classiques "PID", mais ils ont besoin d'experts pour concevoir les regles de base. La limite principale des controleurs flous est la difficulte d'etablir les regles de base.;Maintenant, beaucoup de recherches sont consacrees a la fusion des reseaux de neurones et de systemes flous dans une nouvelle structure (les reseaux de neuro-floue). Cette approche combine les avantages de deux paradigmes puissants dans une capsule simple, et fournit un cadre puissant pour extraire des regles floues des donnees numeriques.;Cependant, cette technologie n'est pas parfaite. Il reste quelques difficultes: beaucoup de regles floues sont necessaires, les algorithmes sont complexes et la fiabilite est basse (Par exemple, pour un meme modele ou fonction, les resultats dependent des ensembles d'apprentissage). Pour eviter les difficultes, ce memoire presente une nouvelle methode, appelee "inference neuro-floue de haute-dimension".;L'idee fondamentale de cette methode propose est de considerer chaque donne dans ce systeme comme point avec la haute dimension. Chaque dimension d'entree sera traitee en meme temps dans les memes sous-ensembles de haute dimension.;L'algorithme propose a ete examine sur differentes applications, et les resultats ont ete compares aux donnees editees sur trois problemes de repere.;Cet algorithme est simple a employer, et les resultats experimentaux prouvent que le nombre de faisceaux exiges est inferieur a ceux rapportes dans la litterature. L'exactitude de rendement est bonne dans beaucoup d'applications. |
