| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Data mining for prediction of aircraft component replacement. (PDF, 882 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Létourneau, Sylvain; Rechercher : Famili, Fazel; Rechercher : Matwin, S. |
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | IEEE Intelligent Systems Jr, December 1999. |
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| Sujet | data mining; machine learning; aircraft health monitoring; exploration en profondeur de données; apprentissage automatique; surveillance de l'état de l'aéronef; prédiction des pannes |
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| Résumé | L'utilisation et l'entretien de systèmes sensoriels modernes tels qu'un aéronef de passagers génèrent de grandes quantités de données numériques et symboliques. Dégager des modèles de ces données en vue de prédire les problèmes liés aux composants pourrait permettre de réaliser des économies considérables, de réduire les retards et d'améliorer la sécurité. Il existe plusieurs techniques d'exploration en profondeur de données qui servent à dégager des modèles à partir de grandes quantités de données. Cependant, l'utilisation de ces techniques pour obtenir les modèles souhaités à partir des données produites pendant l'utilisation et l'entretien de l'avion pose un grand défi. Il faut notamment s'attaquer aux difficultés suivantes : collecte de données, étiquetage des données, intégration des données et des modèles et évaluation des modèles. Le document décrit une méthode qui règle ces problèmes. Nous présentons aussi les résultats issus de l'utilisation de cette méthode pour constituer des modèles qui permettent de prévoir les problèmes liés à une gamme de composants d'aéronef. |
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| Date de publication | 1999 |
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| Dans | |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 43616 |
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| Numéro NPARC | 5763624 |
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| Identificateur de l’enregistrement | 6492eae7-6bf5-424d-af18-f6957aec61c3 |
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| Enregistrement créé | 2009-03-29 |
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| Enregistrement modifié | 2020-03-20 |
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