Time series classification with Shapelets : Application to predictive maintenance on event logs
Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'apprentissage automatique, et plus particulièrement à la classification supervisée de séries temporelles et son application à la maintenance prédictive. Notre premier objectif est d'utiliser les shapelets, motifs extraits des séries temporelles,...
Enregistré dans:
| Auteur principal: | |
|---|---|
| Autres auteurs: | , , , , , |
| Format: | Thèse numérique |
| Langue: | Anglais Français |
| Publié: |
2023.
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | Accès au texte intégral https://theses.univ-orleans.fr/public/2023ORLE1034_va.pdf http://www.theses.fr/2023ORLE1034/abes https://theses.hal.science/tel-04482222 |
| Note: |
Titre provenant de l'écran-titre Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire ; 2012-....) Partenaire(s) de recherche : Laboratoire d'informatique fondamentale d'Orléans (Orléans ; 1987-....) (Laboratoire) Autre(s) contribution(s) : Élisa Fromont (Président du jury) ; Élisa Fromont, Anthony Bagnall, Antoine Cornuéjols, Wael Elloumi, Germain Forestier (Membre(s) du jury) ; Anthony Bagnall, Antoine Cornuéjols (Rapporteur(s)) |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Variante du titre: | Classification de séries temporelles avec les Shapelets :, application à la maintenance prédictive via journaux d'événements |