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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) - Hardcover

 
9783319126272: Propagation of Interval and Probabilistic Uncertainty in Cyberinfrastructure-related Data Processing and Data Fusion: 15 (Studies in Systems, Decision and Control)

Inhaltsangabe

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.

Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

Von der hinteren Coverseite

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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  • VerlagSpringer
  • Erscheinungsdatum2014
  • ISBN 10 331912627X
  • ISBN 13 9783319126272
  • EinbandTapa dura
  • SpracheEnglisch
  • Anzahl der Seiten122
  • Kontakt zum HerstellerNicht verfügbar

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Verlag: Springer, 2016
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Vladik Kreinovich, Christian Servin
ISBN 10: 331912627X ISBN 13: 9783319126272
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Verlag: Cham, Springer., 2015
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viii, 112 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Sprache: Englisch. Artikel-Nr. 6110IB

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Vladik Kreinovich
ISBN 10: 331912627X ISBN 13: 9783319126272
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Buch. Zustand: 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. Artikel-Nr. 9783319126272

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Hardcover. Zustand: Brand New. 2015 edition. 122 pages. 9.25x6.25x0.50 inches. In Stock. Artikel-Nr. x-331912627X

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