Régression Floue - Etude Comparative

dc.contributor.author	Drid, Roumaissa / Rouigui, Loubna/ Encadre par Riad, Djabri
dc.date.accessioned	2023-01-19T09:07:30Z
dc.date.available	2023-01-19T09:07:30Z
dc.date.issued	2021-06-02
dc.identifier.uri	http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/6875
dc.description.abstract	La régression est la technique la plus utilisée pour modéliser les systèmes à base des données d'entrées/sorties. Les articles récents, ils ont utilisé dans leur analyse sur la régression floue, où les modèles de régression comprenaient un produit flou, des coefficients flous et un vecteur non flou. Le but de ce travail, est de surmonter aux inconvénients de la regression simple. Nous discuterons du concept de régression floue et de ses méthodes, et découvrirons plusieurs concepts, et à la fin, nous donnerons un exemple de régression floue dans le secteur manufacturier.	en_US
dc.language.iso	fr	en_US
dc.subject	Régression linéaire floue, méthode des moindres carrés, coefficients flous	en_US
dc.title	Régression Floue - Etude Comparative	en_US
dc.type	Thesis	en_US