Emmanuel Ramasso
FEMTO-ST
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Continuous Partially Hidden Markov Models with uncertain noisy labels
Allows to learn HMM and infere with possibly noisy and uncertain knowledge on hidden states
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RULCLIPPER algorithm and CMAPSS health indicators
Prognostics based on computational geometry
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Prognostics metrics
Compute some prognostics metrics to evaluate the performance of prognostics algorithms
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Segmentation of CMAPSS trajectories into states
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