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Mohamed-Salah OualiDépartement de mathématiques et de génie industriel
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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.
Nadim, K., Ragab, A., Ghezzaz, H., & Ouali, M.-S. (2026). Reliable Dynamic Causality Analysis for Efficient Prescriptive Maintenance of Degraded Industrial Equipment. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 105922. Lien externe
Abdeldayem, O. M. H. M., Ibrahim, E., Gonzalez Ortiz, D., Dupont, C., Ferràs, D., Ouali, M.-S., Ragab, A., & Kennedy, M. D. (2025). Human-centric ensemble AI for hydrothermal carbonization modeling and hydrochar properties prediction. Journal of environmental chemical engineering, 13(5), 117826 (15 pages). Lien externe
Mikhail, M., Ouali, M.-S., & Yacout, S. (2024). A data-driven methodology with a nonparametric reliability method for optimal condition-based maintenance strategies. Reliability Engineering and System Safety, 241, 109668 (11 pages). Lien externe
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
Nadim, K., Ouali, M.-S., Ghezzaz, H., & Ragab, A. (2023). Learn-to-supervise: Causal reinforcement learning for high-level control in industrial processes. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 126, 106853 (29 pages). Lien externe
Elhefnawy, M., Ragab, A., & Ouali, M.-S. (2022). Fault classification in the process industry using polygon generation and deep learning. Journal of Intelligent Manufacturing, 33(5), 1531-1544. Lien externe
Ben Slimene, M., & Ouali, M.-S. (juin 2022). Anomaly Detection Method of Aircraft System using Multivariate Time Series Clustering and Classification Techniques [Résumé]. 10th IFAC Triennial Conference on Manufacturing Modelling, Management and Control (MIM 2022), Nantes, FRANCE. Publié dans IFAC PapersOnLine, 55(10). Lien externe
Ragab, A., Elhefnawy, M., & Ouali, M.-S. (janvier 2022). Artificial Intelligence-Based Survival Analysis For Industrial Equipment Performance Management [Communication écrite]. 68th Annual Reliability and Maintainability Symposium (RAMS 2022), Tucson, AZ, USA (7 pages). Lien externe
Nadim, K., Ragab, A., & Ouali, M.-S. (2022). Data-driven dynamic causality analysis of industrial systems using interpretable machine learning and process mining. Journal of Intelligent Manufacturing, 34(1), 57-83. Lien externe
Waghen, K., & Ouali, M.-S. (2022). A data-driven fault tree for a time causality analysis in an aging system. Algorithms, 15(6), 19 pages. Lien externe
Elhefnawy, M., Ouali, M.-S., & Ragab, A. (2022). Multi-output regression using polygon generation and conditional generative adversarial networks. Expert Systems With Applications, 203, 14 pages. Lien externe
Elhefnawy, M., Ragab, A., & Ouali, M.-S. (2022). Polygon generation and video-to-video translation for time-series prediction. Journal of Intelligent Manufacturing, 34(1), 261-279. Lien externe
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
Waghen, K., & Ouali, M.-S. (2021). Multi-level interpretable logic tree analysis: A data-driven approach for hierarchical causality analysis. Expert Systems With Applications, 178, 12 pages. Lien externe
Meango, T. J.-M., & Ouali, M.-S. (2020). Failure interaction model based on extreme shock and Markov processes. Reliability Engineering and System Safety, 197, 11 pages. Lien externe
Elsheikh, A., Yacout, S., Ouali, M.-S., & Shaban, Y. (2020). Failure time prediction using adaptive logical analysis of survival curves and multiple machining signals. Journal of Intelligent Manufacturing, 31(2), 403-415. 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
Waghen, K., & Ouali, M.-S. (2019). Interpretable logic tree analysis: A data-driven fault tree methodology for causality analysis. Expert Systems With Applications, 136, 376-391. Lien externe
Mikhail, M., Yacout, S., & Ouali, M.-S. (octobre 2019). Optimal preventive maintenance strategy using reinforcement learning [Communication écrite]. 4th North American International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, Toronto, ON (9 pages). Lien externe
Ragab, A., Yacout, S., Ouali, M.-S., & Osman, H. (2019). Prognostics of multiple failure modes in rotating machinery using a pattern-based classifier and cumulative incidence functions. Journal of Intelligent Manufacturing, 30(1), 255-274. Lien externe
Yacout, S., & Ouali, M.-S. (janvier 2019). Using Artificial Intelligence for Block Maintenance of Pavement Segments with Similar Degradation [Communication écrite]. 65th Annual Reliability and Maintainability Symposium (RAMS 2019), Orlando, Florida. Lien externe
Burlet-Vienney, D., Belmekki, T., Chinniah, Y. A., Aucourt, B., & Ouali, M.-S. (octobre 2018). Analysis and prevention of serious and fatal accidents caused by mobile equipment in Québec [Communication écrite]. 9th International Conference on the Safety of Industrial Automated Systems (SIAS 2018), Nancy, France. Non disponible
Elsheikh, A., Yacout, S., & Ouali, M.-S. (2018). Bidirectional handshaking LSTM for remaining useful life prediction. Neurocomputing, 323(148-156), 148-156. Lien externe
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Meango, T. J.-M., & Ouali, M.-S. (2018). Failure interaction models for multicomponent systems: a comparative study. SN Applied Sciences, 1(1). Lien externe
Jocelyn, S., Chinniah, Y. A., Ouali, M.-S., & Yacout, S. (2017). Application of Logical Analysis of Data to Machinery-Related Accident Prevention Based on Scarce Data. Reliability Engineering & System Safety, 159, 223-236. Lien externe
Ragab, A., de Carné de Carnavalet, X., Yacout, S., & Ouali, M.-S. (2017). Face recognition using multi-class Logical Analysis of Data. Pattern Recognition and Image Analysis, 27(2), 276-288. Lien externe
Jocelyn, S., Ouali, M.-S., & Chinniah, Y. A. (2017). Improving machinery-related risk identification and estimation with accident reporting and logical analysis of data. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting, 61(1), 1659-1663. Lien externe
Ragab, A., Yacout, S., Ouali, M.-S., & Osman, H. (2017). Pattern-based prognostic methodology for condition-based maintenance using selected and weighted survival curves. Quality and Reliability Engineering International, 33(8), 1753-1772. Lien externe
Jocelyn, S., Ouali, M.-S., & Chinniah, Y. A. (octobre 2017). Updating machine related risk with accident reporting and logical analysis of data [Communication écrite]. 61st Annual Meeting of Human Factors and Ergonomics Society (HFES 2017), Austin, TX, USA. Non disponible
Jocelyn, S., Chinniah, Y. A., Ouali, M.-S., & Yacout, S. (mai 2016). Application of logical analysis of data to prevent machinery-related accidents [Communication écrite]. Industrial and Systems Engineering Research Conference (ISERC 2016), Anaheim, CA, USA. Non disponible
Jocelyn, S., Chinniah, Y. A., & Ouali, M.-S. (2016). Contribution of dynamic experience feedback to the quantitative estimation of risks for preventing accidents: A proposed methodology for machinery safety. Safety Science, 88, 64-75. Lien externe
Ragab, A., Yacout, S., & Ouali, M.-S. (janvier 2016). Remaining useful life prognostics using pattern-based machine learning [Communication écrite]. Annual Reliability and Maintainability Symposium (RAMS 2016), Tucson, AZ (7 pages). Lien externe
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Ragab, A., Yacout, S., & Ouali, M.-S. (janvier 2015). Interpretable pattern-based machine learning for condition-based maintenance [Communication écrite]. 61st Annual Reliability and Maintainability Symposium (RAMS 2015), Palm Harbor, Florida (6 pages). Non disponible
Ragab, A., Yacout, S., Ouali, M.-S., & Osman, H. (janvier 2015). Multiple failure modes prognostics using logical analysis of data [Communication écrite]. Annual Reliability and Maintainability Symposium (RAMS 2015), Palm Harbor, FL, USA (7 pages). Lien externe
Ragab, A., Ouali, M.-S., Yacout, S., & Osman, H. (mai 2014). Condition-based maintenance prognostics using logical analysis of data [Communication écrite]. IIE Annual Conference and Expo 2014, Montréal, Québec. Non disponible
Ragab, A., Ouali, M.-S., Yacout, S., & Osman, H. (2014). Remaining useful life prediction using prognostic methodology based on logical analysis of data and Kaplan-Meier estimation. Journal of Intelligent Manufacturing, 27(5), 943-958. Lien externe
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Malki, Z., Aït-Kadi, D., & Ouali, M.-S. (octobre 2013). Optimal replacement policies for two-component parallel system with stochastic dependence [Communication écrite]. International Conference on Industrial Engineering and Systems Management (IESM 2013), Rabat, Maroc. Lien externe
Ouali, M.-S., Aoudjit, H., & Audet, C. (2012). Long-Term Fleet Maintenance of Hydroelectric Generators Using Proportional Hazard Model and Nonlinear Programming. (Rapport technique n° G-2012-11). Lien externe
Tadj, L., Ouali, M.-S., Yacout, S., & Ait-Kadi, D. (2011). Replacement models with minimal repair. Lien externe
Ouali, M.-S., Tadj, L., Yacout, S., & Ait-Kadi, D. (2011). A survey of replacement models with minimal repair. Dans Replacement Models with Minimal Repair (p. 3-100). Lien externe
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Ouali, M.-S., Rezg, N., & Xiaolan, X. (avril 2001). Maintenance préventive et optimisation des flux d'un système de production [Communication écrite]. Conference francophone de modelisation et de simulation (MOSIM 2001), Troyes, France. Publié dans Journal européen des systèmes automatisés, 36(1). Non disponible
Ouali, M.-S., Rezg, N., & Xie, X. (avril 2001). Maintenance préventive et optimisation des flux d'une ligne de production [Communication écrite]. MOSIM '01 : 3e conférence francophone de modélisation et simulation, Troyes, FRA. Non disponible
