Machine learningUncertainty theory

Théorie des ensembles mous

La théorie des ensembles mous est un cadre mathématique pour traiter l'incertitude et l'imprécision par des familles paramétrées d'ensembles. Introduite par Dmitriy Molodtsov en 1999, elle fournit une description approximative des objets d'un univers en associant chaque paramètre d'un ensemble de paramètres choisi à un sous-ensemble net de cet univers. Contrairement à la théorie des probabilités ou aux ensembles flous, les ensembles mous ne nécessitent aucune fonction d'appartenance ni distribution de probabilité, ce qui rend le cadre exempt de l'insuffisance des outils d'incertitude existants lorsque des données suffisantes sont indisponibles.

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Sources

  1. Molodtsov, D. (1999). Soft set theory—first results. Computers & Mathematics with Applications, 37(4–5), 19–31. DOI: 10.1016/S0898-1221(99)00056-5

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 2). Soft Set Theory. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/soft-computing/soft-set-theory

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ScholarGateSoft Set Theory (Soft Set Theory). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/soft-computing/soft-set-theory · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026