Détection des valeurs aberrantes à l'aide de techniques informatiques douces

Avec la croissance de l' re num rique, les donn es sont largement disponibles, de sorte que la recherche de connaissances partir de ces donn es est effectu e par des algorithmes d'exploration de donn es. Parmi les diff rents algorithmes d'exploration de donn es, la d tection des valeurs aberrantes est cruciale, car leur pr sence d grade l'efficacit du syst me. La majorit des recherches se sont limit es la d tection des valeurs aberrantes dans un seul univers avec une seule granulation pour les donn es num riques ou cat gorielles. Les algorithmes existants de d tection des valeurs aberrantes par apprentissage automatique fonctionnent bien pour les donn es quantitatives, mais ils ne sont pas directement appliqu s aux donn es qualitatives, vagues et impr cises, ce qui produit des r sultats inefficaces. Il existe galement des informations ambigu s, incertaines, incompl tes et ind termin es qui persistent dans le monde r el. Ces probl mes sont trait s dans ce travail de recherche l'aide de la th orie des ensembles rugueux, des ensembles flous intuitionnistes et des ensembles neutrosophiques. La m thodologie propos e, la m thode de d tection des valeurs aberrantes densit pond r e bas e sur l'entropie grossi re, a t con ue pour d tecter les valeurs aberrantes dans divers syst mes d'information.