Optimal detection of new classes of faults by an Invasive Weed Optimization method

Roozbeh Razavi-Far; Vasile Palade; Enrico Zio

doi:10.1109/IJCNN.2014.6889887

Communication Dans Un Congrès Année : 2014

Optimal detection of new classes of faults by an Invasive Weed Optimization method

, (1) , (2, 3, 4)

1
2
3
4

Roozbeh Razavi-Far

Fonction : Auteur

Vasile Palade

Fonction : Auteur
PersonId : 1022819

Coventry University

Enrico Zio

Fonction : Auteur
PersonId : 7318
IdHAL : enrico-zio
ORCID : 0000-0002-7108-637X
IdRef : 11103096X

Chaire Sciences des Systèmes et Défis Energétiques EDF/ECP/Supélec

Laboratoire Génie Industriel - EA 2606

CentraleSupélec

CV

Domaines

Sciences de l'ingénieur [physics]

Zhiguo Zeng : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-01787185

Soumis le : lundi 7 mai 2018-13:33:15

Dernière modification le : jeudi 9 mars 2023-10:30:16

Dates et versions

hal-01787185 , version 1 (07-05-2018)

Identifiants

HAL Id : hal-01787185 , version 1
DOI : 10.1109/IJCNN.2014.6889887

Citer

Roozbeh Razavi-Far, Vasile Palade, Enrico Zio. Optimal detection of new classes of faults by an Invasive Weed Optimization method. 2014 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Jul 2014, Beijing, France. ⟨10.1109/IJCNN.2014.6889887⟩. ⟨hal-01787185⟩

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