Système à inférence neuro-floue adaptatif
Un Système à inférence neuro-floue adaptatif ou inférence floue basée sur réseau adaptatif est un proche parent d du réseau neuronal artificiel qui est basé sur le systèmeTakagi-Sugeno . La technique a été développée au début des années 1990.
Puisqu'il intègre à la fois les réseaux de neurones et les principes de la logique floue, il est possible de capturer les avantages des deux dans un seul cadre . Son système d'inférence correspond à un ensemble de flou des règles IF-THEN qui ont la capacité d’apprentissage à appro ximate fonctions non linéaires. Le système à inférence neuro-floue adaptatif est donc considéré comme un estimateur universel . Pour utiliser le système à inférence neuro-floue adaptatif de manière plus efficace et optimale, on peut utiliser les meilleurs paramètres obtenus par algorithme génétique. Il a des utilisations dans le système de gestion d'énergie intelligent conscient de la situation.
