Laboratoire d’Analyse et d’Architecture des Systèmes
L.TRAVE-MASSUYES, E.BENAZERA, G.CALDERON-ESPINOZA
DISCO, Girona
Rapport LAAS N°08022, Janvier 2008, 14p.
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C.COMBASTEL, C.JAUBERTHIE, T.RAISSI, N.RAMDANI, L.TRAVE-MASSUYES
ECS-ENSEA, DISCO, LAPS, LIRMM
Rapport LAAS N°08035, Janvier 2008, 21p.
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112791M.O.CORDIER, Y.PENCOLE, L.TRAVE-MASSUYES, T.VIDAL
DISCO, IRISA
Manifestation avec acte : 16e Congrès Francophone AFRIF-AFIA. Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, Amiens (France), 21-25 Janvier 2008, 10p. , N° 07446
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M.BAYOUDH, L.TRAVE-MASSUYES, X.OLIVE
DISCO, ALCATEL ALENIA
Rapport LAAS N°07627, Novembre 2007, 14p.
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111971L.ARDISSONO, S.BOCCONI, C.CAPPIELLO, L.CONSOLE, M.O.CORDIER, J.EDER, G.FRIEDRICH, M.G.FUGINI, R.FURNARI, A.GOY, K.GUENNOUN, V.IVANCHENKO, X.LE GUILLOU, S.MODAFFERI, E.MUSSI, Y.PENCOLE, G.PETRONE, B.PERNICI, C.PICARDI, F.RAMONI, X.PUCEL, M.SEGNAN, A.SUBIAS, D.THESEIDER DUPRE, L.TRAVE-MASSUYES, T.VIDAL
TORINO, Milan, IRISA, Vienne, Klagenfurt, OLC, DISCO
Manifestation avec acte : eChallenges (e-2007), La Hague (Pays Bas), Octobre 2007, 9p. , N° 07765
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112639L.ARDISSONO, S.BOCCONI, C.CAPPIELLO, L.CONSOLE, M.O.CORDIER, J.EDER, G.FRIEDRICH, M.G.FUGINI, R.FURNARI, A.GOY, K.GUENNOUN, V.IVANCHENKO, X.LE GUILLOU, S.MODAFFERI, E.MUSSI, Y.PENCOLE, G.PETRONE, B.PERNICI, C.PICARDI, F.RAMONI, X.PUCEL, M.SEGNAN, A.SUBIAS, D.THESEIDER DUPRE, L.TRAVE-MASSUYES, T.VIDAL
TORINO, Milan, IRISA, Vienne, Klagenfurt, OLC, DISCO
Ouvrage (contribution) : Expanding the Knowledge Economy: Issues, Applications, Case Studies, IOS Press, 2007 Amsterdam, N°ISBN 978-1-58603-801-4, Octobre 2007 , N° 07765
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112792S.BOCCONI, C.PICARDI, X.PUCEL, D.THESEIDER DUPRE, L.TRAVE-MASSUYES
TORINO, DISCO, Alessandria
Manifestation avec acte : 10th Congress of Italian Association for Artificial Intelligence, Rome (Italie), 10-13 Septembre 2007, 12p. , N° 07298
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112206P.RIBOT, C.JAUBERTHIE, L.TRAVE-MASSUYES
DISCO
Manifestation avec acte : European Control Conference (ECC'07), Kos (Grèce), 2-5 Juillet 2007, pp.4839-4844 , N° 06697
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This paper deals with guaranteed state estimation in a bounded-error context for an aerospace model. Perturbations are assumed bounded but otherwise unknown. The main tools to solve this problem are the guaranteed techniques for ordinary differential equation integration and set inversion. The obtained results show the efficiency of the method
X.PUCEL, S.BOCCONI, C.PICARDI, D.THESEIDER DUPRE, L.TRAVE-MASSUYES
DISCO, TORINO, Alessandria
Manifestation sans acte : Plateforme AFIA (Association Française pour l'Intelligence Artificielle). Atelier IAWI (Intelligence Artificielle et Web Intelligence), Grenoble (France), 2 Juillet 2007, 5p. , N° 07299
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Cet article traite du problème d'analyse de la diagnosticabilité à base de modèles appliqué aux services web. Le but de cette analyse est de déterminer si l'information que l'on considère suffit à identifier (au moyen d'un raisonnement de diagnostic) la cause d'un problème anticipé. La difficulté principale dans le contexte des services web est que le processus implique plusieurs partenaires, et son modèle complet ne peut être construit pour des raisons de privauté. Les travaux présentés ici ont été initiés dans le projet Européen (WS-Diamond, 2005)
L.TRAVE-MASSUYES, G.CALDERON-ESPINOZA
DISCO
Manifestation avec acte : European Control Conference (ECC'07), Kos (Grèce), 2-5 Juillet 2007 , N° 06780
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Time has been shown to be determinant in many diagnosis situations. A way to account for time is to enrich the fault signature matrix with time information. However this requires to anticipate the symptoms occurrence order or provide estimates for the symptom occurrence dates. In this paper, we use the time information present in the behavior model of the system and automatically retrieve this information when a symptom occurs. A conflict-based approach allows us to generate the diagnoses. For this purpose, we extend the classical DX diagnosis generation algorithm based on hitting sets to deal with time and provide an incremental version. The algorithm takes as input time labelled conflicts that are obtained by checking the consistency of observations against a causal behavioral model including explicit time information. Our algorithm accounts automatically for time and outputs time labelled diagnoses that are updated in time. It is illustrated on a two tanks example including delays in which time aspects have a strong impact on diagnosis and fault discrimination.