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Propagations-Netze im Kontext etablierter probabilistischer Modelle
Andreas Schmidt (Broschiert, Deutsch)
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Beschreibung
Diese Dissertation behandelt die Unifizierung verschiedener (etablierter) probabilistischer Modellklassen auf die gemeinsame, umfassende und funktional überdeckende Oberklasse Wahrscheinlichkeits-Propagations-Netze (PPNs). Es wird gezeigt, dass mit dieser höheren Petri-Netz-Klasse eine einheitliche, exakte Möglichkeit zur Modellierung, Analyse und Evaluation von probabilistischen Problemen… verschiedener Domänen vorliegt. So werden Methoden vorgestellt, um Modelle der gewählten Klassen unter Erhaltung der Aussagekraft und Genauigkeit unter Erzeugung eines Mehrwertes in PPNs zu überführen; es wird dargestellt, wie entsprechende Problemstellungen anhand von PPNs untersucht werden können. Die unifizierten Modellklassen sind kausale AND/OR/NOT-Graphen, dynamische Bayes’sche Netze, dynamische Fehlerbäume und Influenzdiagramme. Weiterhin werden zwei Erweiterungen der PPNs definiert – die höheren Netzklassen temporale PPNs (TPPNs) und Utility/PPNs (U/PPNs). Die Klasse TPPNs ermöglicht die Nutzung von minimalen, gefalteten PPNs, um geeignete, zeitbezogene Sachverhalte, welche mehrere Zeitscheiben erfordern, zu modellieren und zu analysieren; die Klasse U/PPNs erlaubt einen exakten Umgang mit Utilities basierend auf Entscheidungen, unsicherem Wissen und Evidenzen. So kann der optimale erwartete Nutzen eines modellierten, zu evaluierenden Sachverhaltes genau ermittelt und sich eventuell ergebende Maßnahmen sicher begründet werden. Verglichen mit den zuvor genannten zugrundeliegenden Modellklassen wird die Genauigkeit, die Nutzbarkeit und das Verständnis modellierter Sachverhalte erhöht und verbessert. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
08.09.2022
Sprache
Deutsch
EAN
9783843951364
Herausgeber
Dr. Hut
Serien- oder Bandtitel
Informatik
Sonderedition
Nein
Autor
Andreas Schmidt
Seitenanzahl
249
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
Wahrscheinlichkeits-Propagations-Netze, Unifizierung, Modelltransformation
Thema-Inhalt
UY - Informatik
Höhe
210 mm
Breite
14.8 cm
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