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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Achiche, S., Balazinski, M., Baron, L., & Jemielniak, K. (2002). Tool wear monitoring using genetically-generated fuzzy knowledge bases. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 15(3-4), 303-314. Lien externe
Jemielniak, K., & Balazinski, M. (2000). Laboratory versus industrial cutting force sensor in tool condition monitoring. Journal for Manufacturing Science and Production, 3(1), 41-47. Lien externe
Ren, Q., Achiche, S., Jemielniak, K., & Bigras, P. (juillet 2016). An Enhanced Adaptive Neural Fuzzy Tool Condition Monitoring for Turning Process [Communication écrite]. IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ 2016), Vancouver, B.C.. Lien externe
Ren, Q., Balazinski, M., Baron, L., Jemielniak, K., Botez, R., & Achiche, S. (2014). Type-2 fuzzy tool condition monitoring system based on acoustic emission in micromilling. Information Sciences, 255, 121-134. Lien externe
Ren, Q., Baron, L., Balazinski, M., & Jemielniak, K. (2013). Reliable Tool Life Estimation with Multiple Acoustic Emission Signal Feature Selection and Integration Based on Type-2 Fuzzy Logic. Dans Sadeghian, A., Mendel, J. M., & Tahayori, H. (édit.), Advances in Type-2 Fuzzy Sets and Systems (p. 203-217). Lien externe
Ren, Q., Balazinski, M., Jemielniak, K., Baron, L., & Achiche, S. (2013). Experimental and fuzzy modelling analysis on dynamic cutting force in micro milling. Soft Computing, 17(9), 1687-1697. Lien externe
Ren, Q., Baron, L., Balazinski, M., & Jemielniak, K. (2013). Fuzzy cutting force modelling in micro-milling. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, 25(4), 1027-1035. Lien externe
Ren, Q., Baron, L., Balazinski, M., & Jemielniak, K. (juillet 2010). Acoustic emission signal feature analysis using type-2 fuzzy logic System [Communication écrite]. Annual Meeting of the North American Fuzzy Information Processing Society (NAFIPS 2010), Toronto, Canada. Lien externe
Ren, Q., Baron, L., Jemielniak, K., & Balazinski, M. (juillet 2010). Modelling of Dynamic Micromilling Cutting Forces Using Type-2 Fuzzy Rule-Based System [Communication écrite]. IEEE International Conference on Fuzzy Systems, Barcelona, Spain. Lien externe
Ren, Q., Balazinski, M., Baron, L., & Jemielniak, K. (juin 2008). Tool condition monitoring using the TSK fuzzy approach based on subtractive clustering method [Communication écrite]. 21st International Conference on Industrial, Engineering and Other Applications of Applied Intelligent Systems, (IEA/AIE 2008), Wroclaw, Poland. Lien externe
Shaban, Y., Yacout, S., Balazinski, M., & Jemielniak, K. (2017). Cutting tool wear detection using multiclass logical analysis of data. Machining Science and Technology, 21(4), 526-541. Lien externe
