Ismaïl Baaj

eXplainable Artificial Intelligence, Knowledge Representation and Reasoning, Possibility theory, Fuzzy reasoning

Baaj, I. & Prade, H. (2026, June). A possibilistic calculus of guarantees. To appear in IPMU 2026.

Baaj, I., Bloch, I., Rico, A., & Strauss, 0. (2026, June). A Max–Min Neural Network Model for Propositional Fuzzy Logic. To appear in IPMU 2026.

Baaj, I. (2025). Matrices approchées de systèmes d'équations relationnelles floues de type max-min. In Rencontres francophones sur la logique floue et ses applications. Cepadues. Best paper award. Preprint.

Baaj, I. (2025). On learning capacities of Sugeno integrals with systems of fuzzy relational equations. FUZZ IEEE 2025. DOI. Preprint.

Strauss, 0., Rico, A. & Baaj, I. (2025, July). A new backpropagation method dedicated for learning a max-min neural network. FUZZ IEEE 2025. DOI.

Baaj, I. (2024). On the handling of inconsistent systems based on max-product and max-Lukasiewicz compositions. Fuzzy Sets and Systems. ISSN 0165-0114. DOI.

Baaj, I. (2024). Sur l’apprentissage de capacités pour les intégrales de Sugeno avec des systèmes d’équations relationnelles floues. In Rencontres francophones sur la logique floue et ses applications. Cepadues. To appear.

Strauss, 0., Rico, A., Baaj, I. & Chevrollier-Mehat, A. (2024, November). Apprentissage d'un réseau de neurones MaxMin. In Rencontres francophones sur la logique floue et ses applications. Cepadues.

Baaj, I., Bouraoui, Z., Cornuéjols, A., Denœux, T., Destercke, S., Dubois, D., Lesot M., Marques-Silva J., Mengin J., Prade H., Schockaert S., Serrurier M., Strauss O. & Vrain, C. (2024). Synergies Between Machine Learning and Reasoning - An Introduction by the Kay R. Amel group. International Journal of Approximate Reasoning, 109206. DOI.

Baaj, I. (2024). On the handling of inconsistent systems of max-min fuzzy relational equations, Fuzzy Sets and Systems. 2024. 108912. ISSN 0165-0114. DOI.

Baaj, I. (2023). Approximations de Tchebyshev d'un système incompatible d'équations relationnelles floues de type max-T. In Rencontres francophones sur la logique floue et ses applications. Cepadues. PDF.

Baaj, I., Dubois, D., Faux, F., Prade, H., Rico A. & Strauss, O. (2022). Réseau de neurones et logique: un cadre qualitatif. Cepadues. PDF.

Baaj, I., & Rico, A. (2022). Intégrales qualitatives avec l'implication et la conjonction de Gödel : élicitation et extraction de règles. Cepadues.

Baaj, I. (2022). Apprentissage des paramètres des règles d’un système à base de règles possibilistes. In Rencontres francophones sur la logique floue et ses applications. Cepadues. PDF.

Baaj, I. (2022). Learning Rule Parameters of Possibilistic Rule-Based System. In 2022 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE) (pp. 1-8). IEEE. DOI - code.