Search

Your search keyword '"Jacques Janssen"' showing total 206 results
Start Over Author "Jacques Janssen"

Refine your results

more »

more »

more »

more »
206 results on '"Jacques Janssen"'

201. Modélisation aléatoire en fiabilité des logiciels

Author

Olivier Gaudoin, James Ledoux, Statistique et Modélisation Stochatisque (SMS), Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Nikolaos Limnios et Jacques Janssen, AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), and Gaudoin, Olivier

Subjects
[STAT.TH] Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], Modélisation aléatoire, [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], Fiabilité, [STAT.TH]Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], Statistique, [MATH.MATH-ST] Mathematics [math]/Statistics [math.ST]
Abstract

National audience; La sûreté de fonctionnement des systèmes informatiques est aujourd'hui un enjeu économique et sociétal majeur. Cet ouvrage présente la théorie mathématique de la fiabilité des logiciels et ses applications, qui permettent de prévoir l'occurrence des défaillances futures d'un système informatique et d'évaluer sa fiabilité. Les principaux modèles du processus des défaillances et corrections d'un logiciel y sont décrits en adoptant une présentation unifiée dans le cadre des processus aléatoires ponctuels. Les méthodes statistiques associées (de l'inférence bayésienne au choix de modèle) sont également étudiées, ainsi que les modèles prenant en compte des covariables et l'architecture d'un logiciel. L'objectif est d'aller de l'étude conceptuelle approfondie des modèles au calcul numérique des indicateurs de fiabilité à l'aide d'exemples. Mêlant théorie et pratique, Modélisation aléatoire en fiabilité des logiciels s'adresse aux étudiants, ingénieurs, chercheurs en mathématiques appliquées et en informatique, intéressés par les méthodes probabilistes et leurs applications en fiabilité.

Published
2007

202. Towards a filter-based EM-algorithm for parameter estimation of Littlewood's software reliability model

Author

James Ledoux, Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Jacques Janssen and Philippe Lenca, Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA), and Ledoux, James

Subjects
[MATH.MATH-PR]Mathematics [math]/Probability [math.PR], [MATH.MATH-PR] Mathematics [math]/Probability [math.PR], [INFO.INFO-PF]Computer Science [cs]/Performance [cs.PF], [STAT.ME] Statistics [stat]/Methodology [stat.ME], [INFO.INFO-PF] Computer Science [cs]/Performance [cs.PF], Hidden Markov process, Filtering, [STAT.ME]Statistics [stat]/Methodology [stat.ME], Point process, Innovations method
Abstract

International audience; In this paper, we deal with a continuous-time software reliability model designed by Littlewood. This model may be thought of as a partially observed Markov process. The EM-algorithm is a standard way to estimate the parameters of processes with missing data. The E-step requires the computation of basic statistics related to observed/hidden processes. In this paper, we provide finite-dimensional non-linear filters for these statistics using the innovations method. This allows to plan the use of the filter-based EM-algorithm developed by Elliott.

Published
2005

204. Preference Learning in Terminology Extraction: A ROC-based approach

Author

Azé, Jérôme, Roche, Mathieu, Kodratoff, Yves, Sebag, Michèle, Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Exploration et exploitation de données textuelles (TEXTE), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM), and Jacques Janssen and Philippe Lenca

Subjects
Computer Science - Learning, ROC Curve, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], Text Mining, Terminology, Evolutionary algorithms
Abstract

A key data preparation step in Text Mining, Term Extraction selects the terms, or collocation of words, attached to specific concepts. In this paper, the task of extracting relevant collocations is achieved through a supervised learning algorithm, exploiting a few collocations manually labelled as relevant/irrelevant. The candidate terms are described along 13 standard statistical criteria measures. From these examples, an evolutionary learning algorithm termed Roger, based on the optimization of the Area under the ROC curve criterion, extracts an order on the candidate terms. The robustness of the approach is demonstrated on two real-world domain applications, considering different domains (biology and human resources) and different languages (English and French).

Published
2005

205. Fair valuation scheme for life annuity contracts

Author

COPPOLA, MARIAROSARIA, DI LORENZO, EMILIA, M. Sibillo, Jacques Janssen, Philippe Lenca, Coppola, Mariarosaria, DI LORENZO, Emilia, and M., Sibillo

Subjects
fair valuation, financial risk, reserve, demographic risk, Life insurance
Abstract

The paper focuses on the fair valuation of the stochastic reserve of a life policy portfolio. The method, presented for life annuities because of their particular importance in the life insurance market, substantially fits any kind of life policy portfolio. The quantitative approach starts from regulatory and managerial outlines aimed to indicate the reserve quantification as a mark-to-market valuation of the outstanding liabilities. Numerical examples clarify the valuation scheme, comparing the current values of projected cash-flows and the corresponding ones calculated at the contractual rate.

Published
2005

206. Data Fusion: a new method based on Homogeneity Analysis

Author

Gilbert Saporta, Vila Co, CEDRIC. Méthodes statistiques de data-mining et apprentissage (CEDRIC - MSDMA), Centre d'études et de recherche en informatique et communications (CEDRIC), Ecole Nationale Supérieure d'Informatique pour l'Industrie et l'Entreprise (ENSIIE)-Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM)-Ecole Nationale Supérieure d'Informatique pour l'Industrie et l'Entreprise (ENSIIE)-Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM), Ecole Nationale Supérieure d'Informatique pour l'Industrie et l'Entreprise (ENSIIE)-Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM), Jacques Janssen, and Carlo Lauro

Subjects
correspondence analysis, [STAT]Statistics [stat], missing data, data fusion, homogeneity analysis
Abstract

International audience; Data fusion consists in estimating blocks of missing variables for a set of observations. After a short overview of the problem, we present an application of the criterium of homogeneity analysis for the case of categorical data.

Published
1997

Catalog

Books, media, physical & digital resources
See catalog results