Uncertainty in Computational Intelligence-Based Decision Making
Sorozatcím: Advanced Studies in Complex Systems;
-
20% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 160.00
-
66 360 Ft (63 200 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 20% (cc. 13 272 Ft off)
- Kedvezményes ár 53 088 Ft (50 560 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
66 360 Ft
Beszerezhetőség
Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó Elsevier Science
- Megjelenés dátuma 2024. szeptember 24.
- ISBN 9780443214752
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem338 oldal
- Méret 234x190 mm
- Súly 450 g
- Nyelv angol 598
Kategóriák
Hosszú leírás:
Uncertainty in Computational Intelligence-Based Decision-Making focuses on techniques for reasoning and decision-making under uncertainty that are used to solve issues in artificial intelligence (AI). It covers a wide range of subjects, including knowledge acquisition and automated model construction, pattern recognition, machine learning, natural language processing, decision analysis, and decision support systems, among others.
The first chapter of this book provides a thorough introduction to the topics of causation in Bayesian belief networks, applications of uncertainty, automated model construction and learning, graphic models for inference and decision making, and qualitative reasoning. The following chapters examine the fundamental models of computational techniques, computational modeling of biological and natural intelligent systems, including swarm intelligence, fuzzy systems, artificial neutral networks, artificial immune systems, and evolutionary computation. They also examine decision making and analysis, expert systems, and robotics in the context of artificial intelligence and computer science.
Tartalomjegyzék:
1. TOPSIS for the selection of the prediction model in forensic ink analysis
2. EFFECTIVENESS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DETERMINING FOOT PATHOLOGIES AND DESIGN INSOLES USING PLAIN RADIOGRAPH AND DIGITAL PHOTOGRAPH
3. OUTBOUND LOGISTICS BUSINESS PROCESS MODELING: ANALYTIC PERSPECTIVE WITH BPMN 2.0
4. REVOLUTIONIZING DIABETIC FOOT ULCER TREATMENT: HARNESSING THE POWER OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND TRANSFER LEARNING
5. A Systematic Review on Personalized Hybrid Diet Recommendations
6. Impact of Number and Type of Criteria on Ranking Abnormality in MCDM Techniques
7. Comparison between some methods in fuzzy linear regression
8. Artificial Intelligence and decision making in climate change studies: A review
9. Computational Decision Intelligence approaches for drought prediction: A review
10. A review of the Applications of Computational Decision Intelligence approaches in agrometeorology
11. A Fuzzy Logic Design for Self-driving Vehicle to Avoid Obstacles
12. K-Means Clustering Over Distributed Environment: A Review
13. Advanced Frequent Itemsets Mining Algorithm (AFIM)
14. TEAM: Trust Evaluation and Analysis of Misbehaviors in WSNs
15. Computational Intelligence in Decision Support: Scope and Techniques
16. Automatic Parallelization for Multicore Architectures: Role, Importance and Opportunities
17. Using Tensor Processing Units to identify the relationship between hypothesis and premise: A case of natural language inference problem
18. Secure and Cost-Effective Key Management Scheme for the Internet of Things supported WSN
19. A deep learning-based integrated voice assistance system for partially disabled people