Optimized Bayesian Dynamic Advising (eBook)

Theory and Algorithms

Miroslav Karny (Herausgeber)

eBook Download: PDF
2005 | 2006
XVII, 529 Seiten
Springer London (Verlag)
978-1-84628-254-6 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Optimized Bayesian Dynamic Advising -
Systemvoraussetzungen
149,79 inkl. MwSt
  • Download sofort lieferbar
  • Zahlungsarten anzeigen

A state-of-the-art research monograph providing consistent treatment of supervisory control, by one of the world's leading groups in the area of Bayesian identification, control, and decision making.


This work summarizes the theoretical and algorithmic basis of optimized pr- abilistic advising. It developed from a series of targeted research projects s- ported both by the European Commission and Czech grant bodies. The source text has served as a common basis of communication for the research team. When accumulating and re?ning the material we found that the text could also serve as * a grand example of the strength of dynamic Bayesian decision making, * a practical demonstration that computational aspects do matter, * a reference to ready particular solutions in learning and optimization of decision-making strategies, * a source of open and challenging problems for postgraduate students, young as well as experienced researchers, * a departure point for a further systematic development of advanced op- mized advisory systems, for instance, in multiple participant setting. These observations have inspired us to prepare this book. Prague, Czech Republic Miroslav K' arn' y October 2004 Josef B* ohm Tatiana V. Guy Ladislav Jirsa Ivan Nagy Petr Nedoma Ludv' ?k Tesa? r Contents 1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1. 1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1. 2 State of the art . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1. 2. 1 Operator supports . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1. 2. 2 Mainstream multivariate techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1. 2. 3 Probabilistic dynamic optimized decision-making . . . . . . 6 1. 3 Developed advising and its role in computer support . . . . . . . . . 6 1. 4 Presentation style, readership and layout . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1. 5 Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2 Underlying theory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2. 1 General conventions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2. 2 Basic notions and notations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Underlying theory.- Approximate and feasible learning.- Approximate design.- Problem formulation.- Solution and principles of its approximation: learning part.- Solution and principles of its approximation: design part.- Learning with normal factors and components.- Design with normal mixtures.- Learning with Markov-chain factors and components.- Design with Markov-chain mixtures.- Sandwich BMTB for mixture initiation.- Mixed mixtures.- Applications of the advisory system.- Concluding remarks.

Erscheint lt. Verlag 19.12.2005
Reihe/Serie Advanced Information and Knowledge Processing
Advanced Information and Knowledge Processing
Zusatzinfo XVII, 529 p.
Verlagsort London
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Theorie / Studium Algorithmen
Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Mathematik / Informatik Mathematik Angewandte Mathematik
Mathematik / Informatik Mathematik Finanz- / Wirtschaftsmathematik
Technik
Schlagworte algorithms • Approximation • Bayesian dynamic decision making under uncertainty • biological sciences • biomedical engineering • Cognition • Control • control engineering • Fully probabilistic design of advising strategies • Information • Information science • learning • Modeling • Optimization • Pattern • pattern recognition • Probabilistic advising • Probabilistic dynamic mixtures • supervisory control of nonlinear uncertain systems • Support of operators of complex processes • Uncertainty
ISBN-10 1-84628-254-3 / 1846282543
ISBN-13 978-1-84628-254-6 / 9781846282546
Haben Sie eine Frage zum Produkt?
PDFPDF (Wasserzeichen)
Größe: 4,2 MB

DRM: Digitales Wasserzeichen
Dieses eBook enthält ein digitales Wasser­zeichen und ist damit für Sie persona­lisiert. Bei einer missbräuch­lichen Weiter­gabe des eBooks an Dritte ist eine Rück­ver­folgung an die Quelle möglich.

Dateiformat: PDF (Portable Document Format)
Mit einem festen Seiten­layout eignet sich die PDF besonders für Fach­bücher mit Spalten, Tabellen und Abbild­ungen. Eine PDF kann auf fast allen Geräten ange­zeigt werden, ist aber für kleine Displays (Smart­phone, eReader) nur einge­schränkt geeignet.

Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. den Adobe Reader oder Adobe Digital Editions.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. die kostenlose Adobe Digital Editions-App.

Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.

Mehr entdecken
aus dem Bereich
visuell lernen und verstehen mit Illustrationen, Alltagsbeispielen …

von Aditya Y Bhargava

eBook Download (2024)
MITP (Verlag)
29,99
Learn asynchronous programming by building working examples of …

von Carl Fredrik Samson

eBook Download (2024)
Packt Publishing (Verlag)
34,79