Publications
Online common change-point detection in a set of nonstationary categorical time seriesNeurocomputing, 2021, 439, pp 176-196. ⟨10.1016/j.neucom.2021.01.066⟩
Article dans une revue
hal-03596123v1
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Mixture of Joint Nonhomogeneous Markov Chains to Cluster and Model Water Consumption Behavior SequencesACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 2019, 1 (1), 22p. ⟨10.1145/3347452⟩
Article dans une revue
hal-02278251v1
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Predictive analysis of fatigue crack growth on railroad tracks using machine learning techniquesThe Fifth International Conference on Railway Technology: Research, Development and Maintenance (Railways 2022), Aug 2022, Montpellier, France
Communication dans un congrès
hal-03812030v1
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LIPS - Learning Industrial Physical Simulation benchmark suiteNeurIPS - Data & Benchmark Track, Nov 2022, New Orleans, United States
Communication dans un congrès
hal-03780816v1
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Benchmarking and deeper analysis of adversarial patch attack on object detectorsWorkshop Artificial Intelligence Safety - AI Safety (IJCAI-ECAI conference), Jul 2022, Vienna, Austria
Communication dans un congrès
hal-03806714v1
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Détection en ligne de multiples changements dans un panel de données catégoriellesSFC 2019, XXVIèmes rencontres de la société francophone de classification, Sep 2019, Nancy, France. 4p
Communication dans un congrès
hal-02364858v1
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Mixture of Non-homogeneous Hidden Markov Models for Clustering and Prediction of Water Consumption Time SeriesIEEE IJCNN'18, IEEE International Joint Conference on Neural Networks, Jul 2018, Rio de Janeiro, France. 8p
Communication dans un congrès
hal-01891349v1
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Mélange de chaînes de Markov non-homogènes pour la classification et la prévision des habitudes de consommation issues d'un réseau d'eau intelligentXXVèmes Rencontres de la Société Francophone de Classification, Sep 2018, Paris, France. 4p
Communication dans un congrès
hal-01901079v1
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Predictive Classification of Water Consumption Time Series using Non-homogeneous Markov ModelsIEEE DSAA 2017, International Conference on Data Science and Advanced Analytics, Oct 2017, Tokyo, Japan. 8p
Communication dans un congrès
hal-01581073v1
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Change detection in smart grids using dynamic mixtures of t-distributionsIn: Advances in Condition Monitoring and Structural Health Monitoring, Springer, pp.53-68, 2021, Lectures notes in Mechanical Engineering, 978-981-15-9199-0. ⟨10.1007/978-981-15-9199-0_6⟩
Chapitre d'ouvrage
hal-03602456v1
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Modélisation dynamique, classification et détection de changement dans les panels catégoriels issus d'un réseau d'eau intelligentIngénierie assistée par ordinateur. Université Paris-Est, 2019. Français. ⟨NNT : 2019PESC2003⟩
Thèse
tel-02520488v2
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