New Decision rules for Fisher discriminant ...
Type de document :
Communication dans un congrès avec actes
Titre :
New Decision rules for Fisher discriminant analysis : applied to fault diagnosis
Auteur(s) :
Atoui, Mohamed Amine [Auteur]
Université de Lille
Télécommunication, Interférences et Compatibilité Electromagnétique - IEMN [TELICE - IEMN]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Cocquempot, Vincent [Auteur]
Université de Lille
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Université de Lille
Télécommunication, Interférences et Compatibilité Electromagnétique - IEMN [TELICE - IEMN]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Cocquempot, Vincent [Auteur]

Université de Lille
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Titre de la manifestation scientifique :
European Control Conference 2021
Ville :
Online
Pays :
Pays-Bas
Date de début de la manifestation scientifique :
2021-06-29
Discipline(s) HAL :
Sciences de l'ingénieur [physics]
Résumé en anglais : [en]
A novel framework for fault diagnosis is proposed. New rules are presented to enhance decisions making under a Bayesian latent mixture model. The proposed decision rules improve Fisher discriminant analysis based scheme. ...
Lire la suite >A novel framework for fault diagnosis is proposed. New rules are presented to enhance decisions making under a Bayesian latent mixture model. The proposed decision rules improve Fisher discriminant analysis based scheme. These rules allow it to deal with known and not acknowledged faults. Performance evaluation using the Tennessee Eastman Process data is presented and shows a good performance of the proposed approach compared to existing methods.Lire moins >
Lire la suite >A novel framework for fault diagnosis is proposed. New rules are presented to enhance decisions making under a Bayesian latent mixture model. The proposed decision rules improve Fisher discriminant analysis based scheme. These rules allow it to deal with known and not acknowledged faults. Performance evaluation using the Tennessee Eastman Process data is presented and shows a good performance of the proposed approach compared to existing methods.Lire moins >
Langue :
Anglais
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :