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Conference papers
Deep Variational Autoencoder: An Efficient Tool for PHM Frameworks
Ryad Zemouri
1
Melanie Levesque
2
Normand Amyot
2
Claude Hudon
2
Olivier Kokoko
2
1
CEDRIC - LAETITIA - CEDRIC. Traitement du signal et architectures électroniques
CEDRIC - Centre d'études et de recherche en informatique et communications
Ryad Zemouri 1
Mail :
Author IdHAL : ryad-zemouri ORCID : https://orcid.org/0000-0002-3283-9391
Melanie Levesque 2
Author
Normand Amyot 2
Mail :
Author
Claude Hudon 2
Author
Olivier Kokoko 2
Author
1
CEDRIC - LAETITIA - CEDRIC. Traitement du signal et architectures électroniques (France)
- CEDRIC - Centre d'études et de recherche en informatique et communications (292 rue Saint-Martin
75141 PARIS Cedex 03
Case courrier 2D4P30 - France)
- ENSIIE - Ecole Nationale Supérieure d'Informatique pour l'Industrie et l'Entreprise : EA4629 (France)
- CNAM - Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] : EA4629 (France)
2
IREQ - Institut de Recherche d'Hydro-Québec [Varennes] (1800 Boulevard Lionel Boulet, Varennes, QC J3X 1S1 - Canada)
Document type :
Conference papers
Domain :
Complete list of metadatas
https://hal-cnam.archives-ouvertes.fr/hal-02868384
Contributor : Ryad Zemouri <>
Submitted on : Monday, June 15, 2020 - 1:47:11 PM
Last modification on : Wednesday, July 8, 2020 - 3:34:51 AM
Contributor : Ryad Zemouri <>
Submitted on : Monday, June 15, 2020 - 1:47:11 PM
Last modification on : Wednesday, July 8, 2020 - 3:34:51 AM
Identifiers
- HAL Id : hal-02868384, version 1
- DOI : 10.1109/PHM-Besancon49106.2020.00046
Collections
Citation
Ryad Zemouri, Melanie Levesque, Normand Amyot, Claude Hudon, Olivier Kokoko. Deep Variational Autoencoder: An Efficient Tool for PHM Frameworks. 2020 Prognostics and Health Management Conference (PHM-Besançon), May 2020, Besancon, France. pp.235-240, ⟨10.1109/PHM-Besancon49106.2020.00046⟩. ⟨hal-02868384⟩
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