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Richard Labib
B.Eng. (McGill), M.Sc.A. (Poly), Ph.D. (Poly)

Research interests and affiliations

Research interests
  • Stochastic processes
  • Modelling of random phenomena
  • Neural networks
  • Artificial intelligence
  • Pattern recognition
Expertise type(s) (NSERC subjects)
  • 2803 Knowledge representation
  • 2805 Learning and inference theories
  • 2960 Mathematical modelling
  • 3008 Applied probability

Publications

Recent publications
Journal article
Hamel, É. & Labib, R. (2019). Modeling biological refractory periods and synaptic depression in an artificial neuron. Biomedical Physics & Engineering Express, 5(2), 16 pages. Retrieved from https://doi.org/10.1088/2057-1976/ab00a0
Journal article
Lamontagne-Proulx, J., St-Amour, I., Labib, R., Pilon, J., Denis, H.L., Cloutier, N., Roux-Dalvai, F., Vincent, A.T., Mason, S.L., Williams-Gray, C., Duchez, A.-C., Droit, A., Lacroix, S., Dupre, N., Langlois, M., Chouinard, S., Panisset, M., Barker, R.A., Boilard, E. & Cicchetti, F. (2019). Portrait of blood-derived extracellular vesicles in patients with Parkinson's disease. Neurobiology of Disease, 124, 163-175. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.nbd.2018.11.002
Journal article
Pasquier, P., Zarrella, A. & Labib, R. (2018). Application of artificial neural networks to near-instant construction of short-term g-functions. Applied Thermal Engineering, 143, 910-921. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2018.07.137
Journal article
Labib, R. & Montigny, S.d. (2016). Closed-Form Evaluation of Integrals Involving the Gamma Function. Communications in Statistics - Theory and Methods, 46(17), 8328-8342. Retrieved from https://doi.org/10.1080/03610926.2016.1179756

Teaching

  • Probability for engineers
  • Applied analysis
  • Differential equations
  • Pattern recognition
  • History of mathematics

Supervision at Polytechnique

COMPLETED

  • Ph.D. Thesis (3)

    • de Montigny, S. (2014). Nouvelle approche analytique pour l'apprentissage du quantron (Ph.D. Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/1541
    • Sharif Azadeh, S. (2013). Demand Forecasting in Revenue Management Systems (Ph.D. Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/1216
    • Pepga Bissou, J. (2007). Conception d'un algorithme d'apprentissage pour un réseau de quantrons (Ph.D. Thesis, École Polytechnique de Montréal).
  • Master's Thesis (16)

    • Laprise, G. (2018). Nouveaux estimateurs pour l'optimisation des systèmes automatisés de négociation d'options (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/3260/
    • Mercier, L.-M. (2017). Modifications de l'algorithme SELECT() appliquées à une problématique du cancer du sein (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/2862/
    • Villeneuve, J. (2015). Algorithme d'apprentissage du quantron basé sur Spikeprop (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/1959/
    • Proulx, S. (2014). Génération de scénarios par quantification optimale en dimension élevée (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/1434
    • Hamel, É. (2013). Modélisation mathématique de la dépression synaptique et des périodes réfractaires pour le Quantron (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/1106
    • Martin-Gauthier, V. (2013). Méthodes d'optimisation pour un problème stochastique d'horaire d'audiences judiciaires (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/1104
    • Hackenbeck-Lambert, J. (2011). Étude du potentiel de création de formes du quantron (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/623
    • Legrain, A. (2011). Génération de scénarios pour la demande en personnels durant plusieurs périodes (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/687
    • L'Espérance, P.-Y. (2010). Modélisation de la transmission synaptique d'un neurone biologique à l'aide de processus stochastiques (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/361
    • De Montigny, S. (2007). Étude sur l'apprentissage d'une approximation du quantron (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal).
    • Grimaud, P. (2007). Prédiction de la turbidité à l'eau brute et à l'eau filtrée de la Ville de Montréal à l'aide de réseaux de neurones (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal).
    • Sharif Azadeh, S. (2007). Forecasting rail transportation demand using artificial neural networks (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal).
    • Connolly, J.-F. (2005). Approche multiéchelle pour l'approximation de la fonction discriminante d'un réseau de quantrons (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal).
    • Lastère, R. (2005). Conception de l'algorithme d'apprentissage supervisé d'un réseau multicouche de quantrons (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal).
    • Assadi, R. (2003). Modification d'un algorithme d'apprentissage pour réseaux de neurones appliqués à la couverture de surface (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal).
    • Khattar, K. (2003). Analyse mathématique du problème de la frontière bilinéaire appliqué aux réseaux de neurones (Master's Thesis, École Polytechnique de Montréal).

Press review about Richard Labib

February 22, 2022, ICI Radio Canada | Boréale 138 , Le 22-02-2022 : une date spéciale? Richard Labib, professeur agrégé au Département de mathématiques et de génie industriel de Polytechnique Montréal, partage son expertise pour expliquer pourquoi certaines personnes s'intéressent aux dates palindromes. 
June 16, 2018, La Presse, Coïncidences: c'est quoi, les chances? Les explications de Richard Labib, professeur agrégé au Département de mathématiques et de génie industriel de Polytechnique Montréal.
June 2, 2018, La Presse +, Pas de coïncidence, pas d’histoires Expertise de Richard Labib, professeur agrégé au Département de mathématiques et de génie industriel de Polytechnqiue Montréal.
January 20, 2018, Le Devoir, Algorithme, hasard ou synchronicité? Les algorithmes aux fins de marketing et le sens magique des coïncidences Selon Richard Labib, spécialiste des processus stochastiques, de l'intelligence artificielle et de la modélisation mathématique à Polytechnique Montréal, notre perception du hasard va changer à cause des réseaux sociaux.