| Résumé | Dans ce document, on explique comment utiliser les algorithmes ensemblistes d'approximation (Rough Set algorithms) pour prédire les pannes de composant dans le domaine aérospatial. Pour ce faire, nous commençons par faire un prétraitement des données, ce qui consiste à choisir un cas, à étiqueter les données et à réduire les attributs. Nous intégrons aussi une fonction de pondération pour représenter l'importance des prévisions en fonction du temps avant la panne réelle. Puis, nous concevons plusieurs modèles à l'aide d'algorithmes ensemblistes d'approximation et nous réduisons ces modèles après le traitement. Les résultats finaux sur la prévision des pannes d'un composant d'aéronef sont présentés. |
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