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Régression Floue - Etude Comparative

dc.contributor.authorDrid, Roumaissa / Rouigui, Loubna/ Encadre par Riad, Djabri
dc.date.accessioned2023-01-19T09:07:30Z
dc.date.available2023-01-19T09:07:30Z
dc.date.issued2021-06-02
dc.description.abstractLa 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.description.provenanceSubmitted by Tom User (dspacest@univ-tebessa.dz) on 2023-01-19T09:07:30Z No. of bitstreams: 1 Régression Floue - Etude Comparative.pdf: 2246221 bytes, checksum: d6b7d200fa53b224ed067a069b0388ff (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2023-01-19T09:07:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Régression Floue - Etude Comparative.pdf: 2246221 bytes, checksum: d6b7d200fa53b224ed067a069b0388ff (MD5) Previous issue date: 2021-06-02en
dc.identifier.urihttp//localhost:8080/jspui/handle/123456789/6875
dc.language.isofren_US
dc.subjectRégression linéaire floue, méthode des moindres carrés, coefficients flousen_US
dc.titleRégression Floue - Etude Comparativeen_US
dc.typeThesisen_US

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