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

Intérêts de recherche et affiliations

Intérêts de recherche
  • Processus stochastiques 
  • Modélisation de phénomènes aléatoires
  • Réseaux de neurones
  • Intelligence artificielle
  • Reconnaissance de formes
Type(s) d'expertises (sujets CRSNG)
  • 2803 Représentation des connaissances
  • 2805 Théories de l'apprentissage et de l'inférence
  • 2960 Modélisation mathématique
  • 3008 Probabilité appliquée

Publications

Publications récentes
Article de revue
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. Tiré de https://doi.org/10.1080/03610926.2016.1179756
Article de revue
Kolus, A., Dube, P.A., Imbeau, D., Labib, R. & Dubeau, D. (2014). Estimating oxygen consumption from heart rate using adaptive neuro-fuzzy inference system and analytical approaches. Applied Ergonomics, 45(6), 1475-1483. Tiré de https://doi.org/10.1016/j.apergo.2014.04.003
Article de revue
L'Esperance, P.-Y. & Labib, R. (2013). Model of an Excitatory Synapse Based on Stochastic Processes. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 24(9), 1449-58. Tiré de https://doi.org/10.1109/TNNLS.2013.2260559
Article de revue
Sharif Azadeh, S., Labib, R. & Savard, G. (2013). Railway demand forecasting in revenue management using neural networks. International Journal of Revenue Management, 7(1), 18-36. Tiré de https://doi.org/10.1504/IJRM.2013.053358

Enseignement

  • Probabilités pour ingénieurs
  • Analyse appliquée
  • Équations différentielles
  • Reconnaissance de formes

Encadrement à Polytechnique

TERMINÉ

  • Thèse de doctorat (3)

    • de Montigny, S. (2014). Nouvelle approche analytique pour l'apprentissage du quantron (Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/1541
    • Sharif Azadeh, S. (2013). Demand Forecasting in Revenue Management Systems (Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/1216
    • Pepga Bissou, J. (2007). Conception d'un algorithme d'apprentissage pour un réseau de quantrons (Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal).
  • Mémoire de maîtrise (15)

    • Mercier, L.-M. (2017). Modifications de l'algorithme SELECT() appliquées à une problématique du cancer du sein (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/2862/
    • Villeneuve, J. (2015). Algorithme d'apprentissage du quantron basé sur Spikeprop (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/1959/
    • Proulx, S. (2014). Génération de scénarios par quantification optimale en dimension élevée (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/1434
    • Hamel, É. (2013). Modélisation mathématique de la dépression synaptique et des périodes réfractaires pour le Quantron (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/1106
    • Martin-Gauthier, V. (2013). Méthodes d'optimisation pour un problème stochastique d'horaire d'audiences judiciaires (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/1104
    • Hackenbeck-Lambert, J. (2011). Étude du potentiel de création de formes du quantron (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/623
    • Legrain, A. (2011). Génération de scénarios pour la demande en personnels durant plusieurs périodes (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de 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 (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/361
    • De Montigny, S. (2007). Étude sur l'apprentissage d'une approximation du quantron (Mémoire de maîtrise, 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 (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal).
    • Sharif Azadeh, S. (2007). Forecasting rail transportation demand using artificial neural networks (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal).
    • Connolly, J.-F. (2005). Approche multiéchelle pour l'approximation de la fonction discriminante d'un réseau de quantrons (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal).
    • Lastère, R. (2005). Conception de l'algorithme d'apprentissage supervisé d'un réseau multicouche de quantrons (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal).
    • Assadi, R. (2003). Modification d'un algorithme d'apprentissage pour réseaux de neurones appliqués à la couverture de surface (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal).
    • Khattar, K. (2003). Analyse mathématique du problème de la frontière bilinéaire appliqué aux réseaux de neurones (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal).

Nouvelle(s) concernant Richard Labib

NOUVELLES | 21 novembre 2018
Mission Génios : initier les adolescents à la citoyenneté numérique et au génie par le jeu | Lire
MAGAZINE POLY | 5 novembre 2018
La Mission Génios pour initier au génie et à la citoyenneté numérique | Lire
NOUVELLES | 24 mai 2018
Gala Méritas 2017-2018 : les étudiants de Polytechnique Montréal récompensent 44 enseignantes et enseignants | Lire

Revue de presse concernant Richard Labib

16 juin 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.
2 juin 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.
20 janvier 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.