Une approche floue au design de plan expérimental pour optimiser un ou plusieurs critères
Résumé
Nous présentons dans cet article une partie de nos travaux sur l'apprentissage actif de bases de règles floues. Nous proposons d'accélérer l'optimisation d'un ou plusieurs critères grâce à un plan expérimental construit étape par étape, accompagné d'un modèle de Sugeno capable de prédire ce critère. Une telle approche est utile par exemple dans la science des matériaux et peut aider les chercheurs à converger plus vite vers un matériau aux propriétés d'usage recherchées, tout en maintenant une interaction avec eux.