• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 1
  • 1
  • Tagged with
  • 2
  • 2
  • 2
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
1

Development of Equipment Failure Prognostic Model based on Logical Analysis of Data (LAD)

Esmaeili, Sasan 27 July 2012 (has links)
This research develops an equipment failure prognostics model to predict the equipment’s chance of survival, using LAD. LAD benefits from not relying on any statistical theory, which enables it to overcome the problems concerning the statistical properties of the datasets. Its main advantage is its straightforward process and self-explanatory results. Herein, our main objective is to develop models to calculate equipment’s survival probability at a certain future moment, using LAD. We employ the LAD’s pattern generation procedure. Then, we introduce a guideline to employ generated patterns to estimate the equipment’s survival probability. The models are applied on a condition monitoring dataset. Performance analysis reveals that they provide comprehensible results that are greatly beneficial to maintenance practitioners. Results are compared with PHM’s results. The comparison reveals that the LAD models compare favorably to the PHM. Since they are at their beginning phase, some future directions are presented to improve their performances.
2

Analyse combinatoire de données : structures et optimisation / Logical Analysis of Data : Structures and Optimization

Darlay, Julien 19 December 2011 (has links)
Cette thèse porte sur des problèmes d'exploration de données avec le point de vue de la recherche opérationnelle. L'exploration de données consiste en l'apprentissage de nouvelles connaissances à partir d'observations contenues dans une base de données. La nature des problèmes rencontrés dans ce domaine est proche de celle des problèmes de la recherche opérationnelle: grandes instances, objectifs complexes et difficulté algorithmique. L'exploration de données peut aussi se modéliser comme un problème d'optimisation avec un objectif partiellement connu. Cette thèse se divise en deux parties. La première est une introduction à l'exploration de données. Elle présente l'Analyse Combinatoire de Données (ACD), une méthode d'exploration de données issue de l'optimisation discrète. Cette méthode est appliquée à des données médicales originales et une extension aux problèmes d'analyse de temps de survie est proposée. L'analyse de temps de survie consiste à modéliser le temps avant un événement (typiquement un décès ou une rechute). Les heuristiques proposées utilisent des techniques classiques de recherche opérationnelle telles que la programmation linéaire en nombres entiers, la décomposition de problème, des algorithmes gloutons. La seconde partie est plus théorique et s'intéresse à deux problèmes combinatoires rencontrés dans le domaine de l'exploration de données. Le premier est un problème de partitionnement de graphes en sous-graphes denses pour l'apprentissage non supervisé. Nous montrons la complexité algorithmique de ce problème et nous proposons un algorithme polynomial basé sur la programmation dynamique lorsque le graphe est un arbre. Cet algorithme repose sur des résultats de la théorie des couplages. Le second problème est une généralisation des problèmes de couverture par les tests pour la sélection d'attributs. Les lignes d'une matrice sont coloriées en deux couleurs. L'objectif est de trouver un sous-ensemble minimum de colonnes tel que toute paire de lignes avec des couleurs différentes restent distinctes lorsque la matrice est restreinte au sous-ensemble de colonnes. Nous montrons des résultats de complexité ainsi que des bornes serrées sur la taille des solutions optimales pour différentes structures de matrices. / This thesis focuses on some data mining problems with an operations research point of view. Data mining is the process of learning new knowledge from large datasets. The problems in this field are close to the ones encountered in operations research: Large instances, complex objectives and algorithmic difficulty. Moreover, learning knowledge from a dataset can be viewed as a particular optimization problem with a partially known objective function. This thesis is divided into two main parts. The first part starts with an introduction to data mining. Then it presents a specific method from the field of discrete optimization known as Logical Analysis of Data (LAD). In this part, an original medical application and an extension of LAD to survival analysis are presented. Survival analysis is the modeling of time to event (typically death or failure). The proposed heuristics are derived from classical operations research methods such as integer programming, problem decomposition and greedy algorithms. The second part is more theoretical and focuses on two combinatorial problems encountered while solving practical data mining problems. The first one is a problem of graph partition into dense subgraphs for unsupervised learning. We emphasize the algorithmic complexity of this problem, and give a polynomial algorithm based on dynamic programming when the graph is a tree. This algorithm relies on famous combinatorial optimization results in matching theory. The second problem is a generalization of test cover for feature selection. The rows of a binary matrix are bicolored. The objective is to find a minimum subset of columns such that any pair of rows with different colors are still distinct when the matrix is restricted to the subset of columns. We give complexity results and tight bounds on the size of the optimal solutions for various matrix structures.

Page generated in 0.076 seconds