Rank A conferences : CAp EGC RFIA

[Schnitzler et al., 2012]
Schnitzler, F., Ammar, S., Leray, P., Geurts, P., and Wehenkel, L. (2012). Approximation efficace de mélanges bootstrap d'arbres de markov pour l'estimation de densité. In Proceedings of Conférence Francophone sur l'Apprentissage Automatique (CAP'12), pages 1-16, Nancy, France. [ http ]

[Tabia and Leray, 2010]
Tabia, K. and Leray, P. (2010). From redundant/irrelevant alert elimination to handling idss' reliability and controlling severe attack prediction/false alarm rate tradeoffs. In Proceedings of the Fifth Conference on Network and Information Systems Security (SAR/SSI 2010), page (actes électroniques), Rocquebrune Cap-Martin, France. [ http ]

[Ammar et al., 2009]
Ammar, S., Leray, P., Defoumy, B., and Wehenkel, L. (2009). Pertubation et combinaison d’arbres de markov pour l'estimation de densité. In Proceedings of Conférence Francophone sur l'Apprentissage Automatique (CAp 2009), pages 65-79, Hammanet, Tunisia. [ http ]

[Faour et al., 2008]
Faour, A., Leray, P., and Eter, B. (2008). Evolutivité d'une architecture en temps réel de filtrage d'alertes générées par les systèmes de détection d’intrusions sur les réseaux. In Proceedings of 16ème Congrès Francophone Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, RFIA 2008, pages ?-?, Amiens, France. [ http ]

[Francois et al., 2008]
Francois, O., Bouillaut, L., Aknin, P., Leray, P., and Dubois, S. (2008). Approche semi-markovienne pour la modélisation de stratégies de maintenance: application à la prévention de rupture du rail. In Proceedings of 7e Conférence Francophone de MOdélisation et SIMulation MOSIM'08, pages ??-??, Paris, France. [ http ]

[Faour et al., 2006]
Faour, A., Leray, P., and Foll, C. (2006). Réseaux bayésiens pour le filtrage d'alarmes dans les systèmes de détection d'intrusion. In numéro spécial de la revue RNTI (Revue des Nouvelles Technologies de l'Information) Extraction des connaissances: Etat et perspectives, volume E5, pages 69-72. [ http ]

[Meganck et al., 2006]
Meganck, S., Leray, P., Maes, S., and Manderick, B. (2006). Apprentissage des réseaux bayésiens causaux à partir de données d'observation et d'expérimentation. In Proceedings of 15ème Congrès Francophone Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, RFIA 2006, page (CDROM), Tours, France.

[Francois and Leray, 2005]
Francois, O. and Leray, P. (2005). Apprentissage de structure dans les réseaux bayésiens et données incomplètes. In 5èmes journées d'Extraction et de Gestion des Connaissances (EGC 2005), pages 25-33, Paris, France.

[Francois and Leray, 2004]
Francois, O. and Leray, P. (2004). Evaluation d'algorithmes d'apprentissage de structure pour les réseaux bayésiens. In Proceedings of 14ème Congrès Francophone Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, RFIA 2004, pages 1453-1460, Toulouse, France.

[Leray et al., 2004]
Leray, P., Zaarour, I., Heutte, L., Eter, B., Labiche, J., and Mellier, D. (2004). Réseaux bayésiens pour la découverte de stratégies d'Écriture manuscrite chez l'enfant en ecole primaire. In Proceedings of 14ème Congrès Francophone Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, RFIA 2004, pages 1135-1142, Toulouse, France.

[Francois and Leray, 2003]
Francois, O. and Leray, P. (2003). Etude comparative d'algorithmes d'apprentissage de structure dans les réseaux bayésiens. In Proceedings of RJCIA 2003, plateforme AFIA 2003, pages 167-180, Laval, France. [ .pdf ]

Former publications about neural networks and feature selection

[Leray et al., 2000]
Leray, P., Zaragoza, H., and d'Alché-Buc, F. (2000). Pertinence des mesures de confiance en classification. In 12ème Congrès Francophone AFRIF-AFIA Reconnaissance des Formes et Intelligence Articifielle (RFIA 2000), pages 267-276, Paris, France. [.pdf ]