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Renforcement de la robustesse d'un modèle hybride de pronostic de défaillances d'un moteur électrique par apprentissage progressif
1 : Institut de Mécanique et d'Ingénierie
(I2M)
* : Auteur correspondant
Université de Bordeaux, Institut polytechnique de Bordeaux, Centre National de la Recherche Scientifique, Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement, Arts et Métiers Sciences et Technologies, Arts et Métiers Paris Tech, AMVALOR
| Type : | : | Résumé étendu (présentation orale ou poster) |
| Thématiques | : | MS1 - Ingéniérie Augmentée par les données, l’apprentissage et l’IA |
| Mots-Clés | : | Curriculum Learning ; Traitement données d'entrée ; Modèle hybride ; Réseau de neurones ; Pronostic de défaillances |
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