Cmaptools portugues
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The approach is rooted on concept learning, used to approximate description logic concepts that represent the failure signatures. Once the tests can be interpreted, corrective actions are associated to them. We propose an ontology based approach to model the domain, that provides a level of automatic interpretation of the highly technical tests performed in the equipment. Thus when identifying the signature of a failure it is important to make it explainable. The signature of a failure provides all the information necessary to understand, identify and ultimately repair a failure. The thesis takes place in the context of a CIFRE convention between Thales R&T and the Université Paris-Sud, thus it has both a theoretical and an industrial motivation. In this thesis we explore the problem of signature analysis in avionics maintenance, to identify failures in faulty equipment and suggest corrective actions to resolve the failure.
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Un prototype a été implémenté et mis en œuvre au sein de Thales Avionics à titre de preuve de concept L’approche a ensuite été appliquée au problème de la maintenance avionique.
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Ainsi, les notions de justifications, de concepts plus spécifiques et de raffinement de concepts ont été révisées et adaptées pour correspondre à nos besoins. Le processus d’apprentissage est réalisé via un opérateur de raffinement appliqué sur l’espace des expressions de concepts et le processus est guidé par les données, c’est-à-dire les individus de l’ontologie. Elle repose sur une construction bottom-up de l’ontologie. Contrairement aux techniques courantes d’apprentissage de concepts conçues pour faire de l’apprentissage supervisé ou basées sur l’analyse de patterns fréquents au sein de gros volumes de données, l’approche proposée adopte une perspective différente. Les signatures apprises sont fournies sous forme de définitions de la logique de description (DL) et ces définitions servent d’explications. Comme les signatures ne sont pas connues a priori, un algorithme d’apprentissage automatique non supervisé approxime les définitions des concepts. Il s’agit d’une approche d’apprentissage de concepts permettant de découvrir des concepts représentant les signatures de pannes tout en fournissant des explications sur les choix de propositions de réparations. Nous proposons une approche à base d’ontologies pour modéliser le domaine d’étude, permettant une interprétation automatisée des tests techniques réalisés afin d’identifier les pannes et obtenir les actions correctives associées. Pour comprendre le mécanisme la panne son identification doit donc être explicable. Une signature de panne devrait fournir toutes les informations nécessaires pour identifier, comprendre et réparer la panne. Les motivations sont donc à la fois théoriques et industrielles. La thèse a été réalisée dans le cadre d’une convention CIFRE entre Thales Research & Technology et l’Université Paris-Sud. Dans cette thèse, nous étudions le problème de l’analyse de signatures de pannes dans le domaine de la maintenance avionique, afin d’identifier les défaillances au sein d’équipements en panne et suggérer des actions correctives permettant de les réparer.