Synopsis
A state-of-the-art research monograph providing consistent treatment of supervisory control - an area which has seen little thorough and consistent theoretical framework coverage. Additional added value of the book arises from scientific treatment of the role of the operator in process supervision, thus making a significant contribution to the design of anthropocentric automation systems.
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Optimized Bayesian Dynamic Advising: Theory and Algorithms (Advanced Information and Knowledge Processing)
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 548 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781447156758
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Taschenbuch. Etat : Neu. Optimized Bayesian Dynamic Advising | Theory and Algorithms | Miroslav Karny | Taschenbuch | xvii | Englisch | 2014 | Springer | EAN 9781447156758 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand. N° de réf. du vendeur 105048122
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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 andlayout . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1. 5 Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2 Underlying theory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2. 1 General conventions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2. 2 Basic notions and notations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 548 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781447156758
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 andlayout . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1. 5 Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2 Underlying theory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2. 1 General conventions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2. 2 Basic notions and notations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . N° de réf. du vendeur 9781447156758
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