Nos publications

2018

  1. Cuvelier, E., Aufaure, M.-A. (2018), Classification de Données Complexes par Globalisation de Mesures de Similarités via les Moyennes Quasi-Arithmétiques, 18ème Conférence Internationale sur l’Extraction et la Gestion de Connaissances (EGC 2018), 22-26 Janvier, 2018.

2017

  1. de Valeriola, S., « L’escargot dans les encyclopédies médiévales : les conséquences zoologiques d’une confusion lexicale », Reinardus 29 (2017), 164–200.
  2. de Valeriola, S., and Devolder, P., « Minimum protection in DC funding pension plans and Margrabe options », Risks (special issue “Actuarial and Financial Risks in Life Insurance, Pensions and Household Finance”) 5, 5 (2017), 1–14.

2016

  1. de Valeriola, S., « L’installation à Jauchelette »; « La Ramée, un seigneur foncier cistercien »; « La langue d’un document “judiciaire” du XIIIe siècle : le latin médiéval »; « Le réemploi de fragments de manuscrits ou de documents d’archives », Il lui donna le nom de Ramey. L’abbaye de La Ramée à travers ses archives (1216-2016), Van Eeckenrode, M., and de Valeriola, S. (dirs.), Bruxelles, Archives de l’État, 2016, 19–24, 29–32, 41–44, 67–70.
  2. de Valeriola, S., « Un pèlerinage à Compostelle au milieu du XIe siècle », SaintJacquesInfo, 2016.
  3. Louati,A., Aufaure, M.-A., Cuvelier, E., Pimentel, B. (2016), Soft and Adaptive Aggregation of Heterogeneous Graphs with Heterogeneous Attributes, Semantic Web Collaborative Spaces – Second International Workshop, SWCS 2013, Montpellier, France, May 27, 2013, Third International Workshop, SWCS 2014, Trentino, Italy, October 19, 2014, Revised Selected and Invited Papers, LNCS, Vol. 9507, Springer, pp. 145-180.

2015

  1. Catanzaro, D. and Engelbeen, C. (2015), An Integer Linear Programming Formulation for the Minimum Cardinality Segmentation Problem, Algorithms 2015, 8(4), pp. 999-1020.

2014

  1. de Valeriola, S., « Explicit Föllmer-Schweizer decomposition of life-insurance liabilities using Malliavin Calculus », SCOR papers 30 (2014), 1–28.
    Bartsch, T., and de Valeriola, S., « Normalized solutions of nonlinear Schrödinger equations », Archiv der Mathematik 100, 1 (2013), 75–83.

2013

  1. Biedl T., Durocher S., Engelbeen C, Fiorini S., Young M. (2013), Faster optimal algorithms for segment minimization with small maximal value, Discrete Applied Mathematics, Vol 161, Issue 3, pp 317-329, 2013
  2. Bonheure, D., Derlet, A., and de Valeriola, S., « On the multiplicity of nodal solutions of a prescribed mean curvature problem », Mathematische Nachrichten 286, 11–12 (2013), 1072—1086.
  3. de Valeriola, S., and Van Schatingen, J., « Desingularization of vortex rings and shallow water vortices by semilinear elliptic problem, Archive for Rational Mechanics and Analysis 210 (2013), 409–450;
  4. Soussi,R., Cuvelier,E., Aufaure, M.-A., Louati, A., Lechevallier, Y. (2013), DB2SNA : an All-in-one Tool for Extraction and Aggregation of underlying Social Networks from Relational Databases, In : The influence of technology on social network analysis and Mining, Tansel Ozyer et al. (eds.), Lecture Notes in Social Networks, Volume 6, pp. 521-545, Springer.

2012

  1. Cuvelier, E., Aufaure, M.-A., Bous, G., Kleser, G. (2012 ), ARSA : Analyse de Réseaux Sociaux pour les Administrations, in Ingénierie des Systèmes d’Information(ISI), Numéro spécial « Impact des réseaux sociaux et du web 2.0. dans, sur, pour les systèmes d’information », 6, pp. 17-39.
  2. Cuvelier, E., Aufaure, M.-A., (2012), Graph Mining and Communities Detection, in First European Business Intelligence Summer School (eBISS 2011), Lecture Notes in Business Information Processing (LNBIP/LNCS), 5, pp. 117-138.

2011

  1. Cuvelier, E., Aufaure, M.-A. (2011) , A buzz and e-reputation monitoring tool for Twitter based on Galois Lattices, Conceptual Structures for Discovering Knowledge, 19th International Conference on Conceptual Structure, ICCS 2011, Lecture Notes in Artificial Intelligence(LNAI/LNCS), Vol. 6828, pp. 91-103, Derby July 25-29, 2011.
  2. Cuvelier, E., Aufaure, M.-A. (2011), EVARIST : un outil de monitoring du buzz et de l’e-réputation sur Twitter, 9e Atelier Visualisation et Extraction de Connaissances, 11ème Conférence Internationale Francophone sur l’Extraction et la Gestion des Connaissances – EGC 2011, Brest, France, 25-28 janvier 2011.
  3. Engelbeen C., Fiorini S., Kiesel A. (2011), A closest vector problem arising in radiation therapy planning, Journal of Combinatorial Optimization, vol 22, n°4, pp 609-629, 2011.
  4. Cuvelier, E., Aufaure, M.-A. (2011), Community Detection in Social Networks : a review, Ecole Centrale Paris, 43 pages, 2011.
  5. de Valeriola, S., and Willem, M., « Existence of nodal solutions for some nonlinear elliptic problems », Contemporary Mathematics (Nonlinear Elliptic Partial Differential Equations), 540 (2011), 231–240

2010

  1. de Valeriola, S., and Moonens, L., « Removable sets for the flux of continuous vector fields », Proceedings of the American Mathematical Society 138, 2 (2010), 655–661.
  2. Engelbeen, C. and Kiesel, A. (2010), Binary matrix decompositions without tongue-and-groove underdosage for radiation therapy planning, Algorithmic Operations Research vol 5, issue 2, pp 119-132, 2010.
  3. Engelbeen C. and Fiorini, S. (2010), Constrained decompositions of integer matrices and their applications to intensity modulated radiation therapy, Networks, vol 55, issue 2, pp 138-148, 2010.

2009

  1. de Valeriola, S., and Willem, M., « On some quasilinear critical problems », Advanced Nonlinear Studies 9, 4 (2009), 825–836

2008

  1. Cuvelier,E., Noirhomme-Fraiture, M. (2008), Classification de données fonctionnelles par décomposition de mélange : Apports de la visualisation dans le cas des distributions de probabilité, Revue d’Intelligence Artificielle, volume 22, issue 3-4, pp. 421-442.
  2. Cuvelier,E., Noirhomme-Fraiture, M. (2008), An approach to stochastic process using quasi-arithmetic means, Recent Advances in Stochastic Modeling and Data Analysis, pp. 2-9, World Scientific.
  3. Cuvelier,E., Noirhomme-Fraiture, M. (2008), Parametric families of probability distributions for functional data using quasi-arithmetic means with Archimedean generators, Functional and Operatorial Statistics, collection Contributions to Statistics, pp. 127-133, Physica-Verlag HD.
  4. Noirhomme-Fraiture, M., Cuvelier,E. (2008), Symbolic Markov Chains, Selected Contributions in Data Analysis and Classification, collection Studies in Classification, Data Analysis and Knowledge Organization, pp. 103-111, Springer.

2007

  1. Cuvelier,E., Noirhomme-Fraiture, M. (2007), Classification de fonctions continues à l’aide d’une distribution et d’une densité définies dans un espace de dimension infinie, Revue des Nouvelles Technologies de l’Information (RNTI), volume RNTI-E-9, pp. 679-690, Cépaduès-Éditions.

2006

  1. Cuvelier,E., Noirhomme-Fraiture, M. (2006), A Probability Distribution of Functional Random Variable with a Functional Data Analysis Application, The Second International Workshop on Mining Complex Data – MCD’06 – In Conjunction with IEEE ICDM’06, IEEE Computer Society, pp 247-252, Hong-Kong, December 18-22, 2006.
  2. Cuvelier,E., Noirhomme-Fraiture, M. (2006), Classification de distributions par décomposition de mélange de copules archimédiennes : choix de la dimension des copules par visualisation, 4e Atelier Visualisation et Extraction de Connaissances, EGC 2006, Lille, 17-20 janvier 2006.

2005

  1. Cuvelier,E., Noirhomme-Fraiture, M.(2005), Clayton copula and mixture decomposition, Applied Stochastic Models and Data Analysis (ASMDA 2005), pp 699-708, Brest, May 17-20, 2005.

2003

  1. Cuvelier,E., Noirhomme-Fraiture, M.(2003), Mélange de distributions de distributions : Décomposition de mélange avec la copule de Clayton, XXXVèmes Journées de Statistiques, pp. 377-380, Lyon, 2-6 juin, 2003.

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