Documents dont l'auteur est "Amazouz, Mouloud"

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A

Al-Sakkari, E. G., Ragab, A., Ali, M., Dagdougui, H., Boffito, D. C., & Amazouz, M. (juillet 2024). Learn-To-Design: Reinforcement Learning-Assisted Chemical Process Optimization [Communication écrite]. Foundations of Computer Aided Process Design (FOCAPD 2024), Breckenridge, Colorado, USA. Publié dans Systems and Control Transactions, 3. Lien externe

Al-Sakkari, E. G., Ragab, A., Dagdougui, H., Boffito, D. C., & Amazouz, M. (2024). Carbon capture, utilization and sequestration systems design and operation optimization: Assessment and perspectives of artificial intelligence opportunities. Science of the Total Environment, 917, 170085 (32 pages). Lien externe

Al-Sakkari, E. G., Ragab, A., Ali, M., Dagdougui, H., Boffito, D. C., & Amazouz, M. (juillet 2024). Learn-to-design : reinforcement learning-assisted chemical process optimization [Communication écrite]. 10th International Conference on Foundations of Computer Aid Process Design (FOCAPD 2024), Breckenridge, Colorado, USA. Publié dans Systems & Control Transactions, 3. Lien externe

Al-Sakkari, E. G., Ragab, A., So, T. M. Y., Shokrollahi, M., Dagdougui, H., Navarri, P., Elkamel, A., & Amazouz, M. (2023). Machine learning-assisted selection of adsorption-based carbon dioxide capture materials. Journal of Environmental Chemical Engineering, 11(5), 110732 (25 pages). Lien externe

Alizadeh, E., Koujok, M. E., Ragab, A., & Amazouz, M. (août 2018). A Data-Driven Causality Analysis Tool for Fault Diagnosis in Industrial Processes [Communication écrite]. 10th IFAC Symposium on Fault Detection, Supervision and Safety for Technical Processes (SAFEPROCESS 2018), Warsaw, Poland. Publié dans IFAC-PapersOnLine, 51(24). Lien externe

Amazouz, M. (1995). Analyse du transfert de chaleur et de la dissipation visqueuse dans un composite unidirectionnel [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Non disponible

E

Elhefnawy, M., Ouali, M.-S., Ragab, A., & Amazouz, M. (2023). Fusion of heterogeneous industrial data using polygon generation & deep learning. Results in Engineering, 19, 11 pages. Disponible

R

Ragab, A., Ghezzaz, H., & Amazouz, M. (2022). Decision fusion for reliable fault classification in energy-intensive process industries. Computers in Industry, 138, 13 pages. Lien externe

Ragab, A., El Koujok, M., Ghezzaz, H., Amazouz, M., Ouali, M.-S., & Yacout, S. (2019). Deep understanding in industrial processes by complementing human expertise with interpretable patterns of machine learning. Expert Systems With Applications, 122, 388-405. Lien externe

Ragab, A., El-Koujok, M., Poulin, B., Amazouz, M., & Yacout, S. (2018). Fault diagnosis in industrial chemical processes using interpretable patterns based on logical analysis of data. Expert Systems With Applications, 95, 368-383. Lien externe

Ragab, A., El-Koujok, M., Amazouz, M., & Yacout, S. (janvier 2017). Fault detection and diagnosis in the Tennessee Eastman Process using interpretable knowledge discovery [Communication écrite]. 63rd Annual Reliability and Maintainability Symposium (RAMS 2017), Orlando, FL, United states. Lien externe

S

Soualhi, M., El Koujok, M., Nguyen, K. T. P., Medjaher, K., Ragab, A., Ghezzaz, H., Amazouz, M., & Ouali, M.-S. (2021). Adaptive prognostics in a controlled energy conversion process based on long- and short-term predictors. Applied Energy, 283, 116049 (14 pages). Lien externe