Propagation of Interval and Probabilistic Uncertainty in Cyberinfrastructure-related Data Processing and Data Fusion (Studies in Systems, Decision and Control, 15)
Servin, Christian; Kreinovich, Vladik
ISBN 10: 3319385879 ISBN 13: 9783319385877
Editorial: Springer, 2016
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In. N° de ref. del artículo ria9783319385877_new
Sinopsis:
On various examples ranging from geosciences to environmental sciences, this
book explains how to generate an adequate description of uncertainty, how to justify
semiheuristic algorithms for processing uncertainty, and how to make these algorithms
more computationally efficient. It explains in what sense the existing approach to
uncertainty as a combination of random and systematic components is only an
approximation, presents a more adequate three-component model with an additional
periodic error component, and explains how uncertainty propagation techniques can
be extended to this model. The book provides a justification for a practically efficient
heuristic technique (based on fuzzy decision-making). It explains how the computational
complexity of uncertainty processing can be reduced. The book also shows how to
take into account that in real life, the information about uncertainty is often only
partially known, and, on several practical examples, explains how to extract the missing
information about uncertainty from the available data.
De la contraportada:
On various examples ranging from geosciences to environmental sciences, this
book explains how to generate an adequate description of uncertainty, how to justify
semiheuristic algorithms for processing uncertainty, and how to make these algorithms
more computationally efficient. It explains in what sense the existing approach to
uncertainty as a combination of random and systematic components is only an
approximation, presents a more adequate three-component model with an additional
periodic error component, and explains how uncertainty propagation techniques can
be extended to this model. The book provides a justification for a practically efficient
heuristic technique (based on fuzzy decision-making). It explains how the computational
complexity of uncertainty processing can be reduced. The book also shows how to
take into account that in real life, the information about uncertainty is often only
partially known, and, on several practical examples, explains how to extract the missing
information about uncertainty from the available data.
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Detalles bibliográficos
Título: Propagation of Interval and Probabilistic ...
Editorial: Springer
Año de publicación: 2016
Encuadernación: Encuadernación de tapa blanda
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Propagation of Interval and Probabilistic Uncertainty in Cyberinfrastructure-related Data Processing and Data Fusion
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Springer International Publishing, 2016
ISBN 10: 3319385879
ISBN 13: 9783319385877
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Explains how to generate an adequate description of uncertaintyShows how to justify semi-heuristic algorithms for processing uncertainty, and how to make these algorithms more computationally efficientIncludes various examples and real-life. Nº de ref. del artículo: 385704449
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Propagation of Interval and Probabilistic Uncertainty in Cyberinfrastructure-related Data Processing and Data Fusion
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Taschenbuch. Condición: Neu. Propagation of Interval and Probabilistic Uncertainty in Cyberinfrastructure-related Data Processing and Data Fusion | Christian Servin (u. a.) | Taschenbuch | viii | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9783319385877 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. Nº de ref. del artículo: 111862194
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Propagation of Interval and Probabilistic Uncertainty in Cyberinfrastructure-related Data Processing and Data Fusion
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Berlin Springer International Publishing Springer Sep 2016, 2016
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -On various examples ranging from geosciences to environmental sciences, thisbook explains how to generate an adequate description of uncertainty, how to justifysemiheuristic algorithms for processing uncertainty, and how to make these algorithmsmore computationally efficient. It explains in what sense the existing approach touncertainty as a combination of random and systematic components is only anapproximation, presents a more adequate three-component model with an additionalperiodic error component, and explains how uncertainty propagation techniques canbe extended to this model. The book provides a justification for a practically efficientheuristic technique (based on fuzzy decision-making). It explains how the computationalcomplexity of uncertainty processing can be reduced. The book also shows how totake into account that in real life, the information about uncertainty is often onlypartially known, and, on several practical examples, explains how to extract the missinginformation about uncertainty from the available data. 112 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783319385877
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - On various examples ranging from geosciences to environmental sciences, thisbook explains how to generate an adequate description of uncertainty, how to justifysemiheuristic algorithms for processing uncertainty, and how to make these algorithmsmore computationally efficient. It explains in what sense the existing approach touncertainty as a combination of random and systematic components is only anapproximation, presents a more adequate three-component model with an additionalperiodic error component, and explains how uncertainty propagation techniques canbe extended to this model. The book provides a justification for a practically efficientheuristic technique (based on fuzzy decision-making). It explains how the computationalcomplexity of uncertainty processing can be reduced. The book also shows how totake into account that in real life, the information about uncertainty is often onlypartially known, and, on several practical examples, explains how to extract the missinginformation about uncertainty from the available data. Nº de ref. del artículo: 9783319385877
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Propagation of Interval and Probabilistic Uncertainty in Cyberinfrastructure-related Data Processing and Data Fusion (Studies in Systems, Decision and Control)
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Propagation of Interval and Probabilistic Uncertainty in Cyberinfrastructure-related Data Processing and Data Fusion: 15 (Studies in Systems, Decision and Control)
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Springer-Verlag New York Inc, 2016
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