Dounia Lakhmiri, Ryan Alimo et Sébastien Le Digabel
Article de revue (2022)
Un lien externe est disponible pour ce document| Département: | Département de mathématiques et de génie industriel |
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| Centre de recherche: | GERAD - Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions |
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/50900/ |
| Titre de la revue: | Expert Systems With Applications (vol. 189) |
| Maison d'édition: | Elsevier |
| DOI: | 10.1016/j.eswa.2021.116060 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.116060 |
| Date du dépôt: | 18 avr. 2023 14:58 |
| Dernière modification: | 08 avr. 2025 07:18 |
| Citer en APA 7: | Lakhmiri, D., Alimo, R., & Le Digabel, S. (2022). Anomaly detection for data accountability of Mars telemetry data. Expert Systems With Applications, 189, 116060. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.116060 |
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