Enhanced Bayesian Network Models for Spatial Time Series Prediction

Idioma: inglés

Editorial: Springer International Publishing Nov 2020, 2020

3030277518 / 9783030277512

Serie: Libro 370 de 538 - Studies in Computational Intelligence

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This research monograph is highly contextual in the present era of spatial/spatio-temporal data explosion. The overall text contains many interesting results that are worth applying in practice, while it is also a source of intriguing and motivating questions for advanced research on spatial data science.The monograph is primarily prepared for graduate students of Computer Science, who wish to employ probabilistic graphical models, especially Bayesian networks (BNs), for applied research on spatial/spatio-temporal data. Students of any other discipline of engineering, science, and technology, will also find this monograph useful. Research students looking for a suitable problem for their MS or PhD thesis will also find this monograph beneficial. The open research problems as discussed with sufficient references in Chapter-8 and Chapter-9 can immensely help graduate researchers to identify topics of their own choice. The various illustrations and proofs presented throughout the monograph may help them to better understand the working principles of the models. The present monograph, containing sufficient description of the parameter learning and inference generation process for each enhanced BN model, can also serve as an algorithmic cookbook for the relevant system developers. 176 pp. Englisch. …

Título
Enhanced Bayesian Network Models for Spatial Time Series Prediction
Autor
Soumya K. Ghosh
Editorial
Springer International Publishing Nov 2020
Año de publicación
2020
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3030277518
ISBN 13
9783030277512
Peso del artículo
277 gramos
Dimensiones
235x155x10 mm
Serie
Libro 370 de 538: Studies in Computational Intelligence

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