Communication Dans Un Congrès Année : 2024

Enhancing Fault Prediction in Nuclear Industry: Hybridization of Knowledge- and Data-Driven Techniques (Extended Abstract)

Résumé

The present research introduces an approach for predicting faults in nuclear process using data-driven techniques (AI algorithms) augmented with domain-specific knowledge and expertise (such as Rules base models, case based methods or fuzzy methods). We apply our approach to aprocess in the nuclear industry, demonstrating the effectiveness of the framework in accurately predicting failures.

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hal-04732718 , version 1 (11-10-2024)

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  • HAL Id : hal-04732718 , version 1

Citer

Amaratou Mahamadou Saley, Thierry Moyaux, Aicha Seklouli-Sekhari, Vincent Cheutet, Jean-Baptiste Danielou. Enhancing Fault Prediction in Nuclear Industry: Hybridization of Knowledge- and Data-Driven Techniques (Extended Abstract). 2ème congrès annuel de la SAGIP (Société d'automatique, de génie industriel & de productique), May 2024, villeurbanne, France. ⟨hal-04732718⟩
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