Approximation de fonction floue à erreur bornée garantie

Classiquement, un système flou approxime localement une fonction à partir de son graphe au moyen de ``patch''. Chaque patch définit une règle floue. L'approximation s'améliore en précision au fur et à mesure que le nombre de patchs augmente et que la taille de ces patchs diminue. Dans cet article, nous proposons une autre approche de l'approximation floue : l'estimation des paramètres flous inconnus est réalisée par un calcul ensembliste utilisant les outils de l'analyse par intervalle. Elle fournit l'ensemble des vecteurs de paramètres ``consistant'' avec les données au sens d'une certaine erreur de modélisation qui sera définit dans l'exposé de la méthode. Le but de ce papier est de présenter les premiers résultats obtenus en utilisant cette approche