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Les Réseaux Bayésiens (RBs) et les Réseaux Bayésiens Dynamiques(RBDs) sont particulièrement appropriés à la collecte et la représentation de connaissances incertaines, mais aussi ils permettent d'effectuer efficacement des calculs probabilistes et des analyses statistique. Ces modèles graphiques attirent de plus en plus l'attention des chercheurs en fiabilité des systèmes grâce à leurs propriétés de modélisation qui ont permis de représenter efficacement certains aspects de la fiabilité qui représentent des challenges pour les méthodes classiques d'analyse de la fiabilité. L'aspect temporel,…mehr

Produktbeschreibung
Les Réseaux Bayésiens (RBs) et les Réseaux Bayésiens Dynamiques(RBDs) sont particulièrement appropriés à la collecte et la représentation de connaissances incertaines, mais aussi ils permettent d'effectuer efficacement des calculs probabilistes et des analyses statistique. Ces modèles graphiques attirent de plus en plus l'attention des chercheurs en fiabilité des systèmes grâce à leurs propriétés de modélisation qui ont permis de représenter efficacement certains aspects de la fiabilité qui représentent des challenges pour les méthodes classiques d'analyse de la fiabilité. L'aspect temporel, en d'autre terme la fiabilité dynamique est un des thèmes les plus important dans ce domaine. Dans ce travail, nous étudions les travaux les plus importants proposés dans la littérature dédiée à la l'utilisation des RBs pour l'estimation de la fiabilité des systèmes. Ainsi, nous proposons une méthode générique d'analyse et d'estimation de la fiabilité des systèmes dynamiques en utilisant les RBs en tant qu'un outil d'extraction de connaissances. Ce livre s'adresse aux personnes qui veulent s'initier aux RBs et étudier l'estimation de la fiabilité des systèmes basée sur les RBs.
Autorenporträt
Fatma Zohra Zahra est une enseignante chercheuse à USDB et doctorante à ESI, Algérie.Elle est titulaire d¿un diplôme d¿ingénieur en informatique, option «intelligence artificielle» et de Magister en système d¿information et de connaissance de l'USDB. Ses travaux de recherche portent sur le Data Mining, Machine Learning, Reliability Analysis and AI.