Rapport Année : 2021

Machine learning algorithms for faulty sensor detection in the approach phase: methods and preliminary tests

Résumé

This document presents the work by the group DIagnostic, Supervision et COnduite (DISCO) of the Laboratoire d’Analyse et d’Architecture des Systèmes du CNRS (LAAS– CNRS) within the work package 5.9 of the project COncept de COckpit et Technologies Intégrées En Rupture (COCOTIER).

Fichier non déposé

Dates et versions

hal-03416766 , version 1 (05-11-2021)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03416766 , version 1

Citer

Louise Travé-Massuyès, Elodie Chanthery, Pauline Ribot, Renaud Pons, Angel Mur Guerri. Machine learning algorithms for faulty sensor detection in the approach phase: methods and preliminary tests. S5.9.1.3 Deliverable, Lot 5.9, LAAS-CNRS. 2021. ⟨hal-03416766⟩
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