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Soft Methods for Integrated Uncertainty Modelling
Anbieter: ThriftBooks-Dallas, Dallas, TX, USA
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Soft Methods for Integrated Uncertainty Modelling (Advances in Intelligent and Soft Computing)
Anbieter: Orca Knowledge Systems, Inc., Novato, CA, USA
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Paperback. Zustand: Very Good. Unread, unmarked book. Appears unread.
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Soft Methods for Integrated Uncertainty Modelling (Paperback)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG, Berlin, 2006
ISBN 10: 3540347763 ISBN 13: 9783540347767
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Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Paperback. Zustand: new. Paperback. The idea of soft computing emerged in the early 1990s from the fuzzy systems c- munity, and refers to an understanding that the uncertainty, imprecision and ig- rance present in a problem should be explicitly represented and possibly even - ploited rather than either eliminated or ignored in computations. For instance, Zadeh de?ned Soft Computing as follows: Soft computing differs from conventional (hard) computing in that, unlike hard computing, it is tolerant of imprecision, uncertainty and partial truth. In effect, the role model for soft computing is the human mind. Recently soft computing has, to some extent, become synonymous with a hybrid approach combining AI techniques including fuzzy systems, neural networks, and biologically inspired methods such as genetic algorithms. Here, however, we adopt a more straightforward de?nition consistent with the original concept. Hence, soft methods are understood as those uncertainty formalisms not part of mainstream s- tistics and probability theory which have typically been developed within the AI and decisionanalysiscommunity.Thesearemathematicallysounduncertaintym odelling methodologies which are complementary to conventional statistics and probability theory. The idea of soft computing emerged in the early 1990s from the fuzzy systems c- munity, and refers to an understanding that the uncertainty, imprecision and ig- rance present in a problem should be explicitly represented and possibly even - ploited rather than either eliminated or ignored in computations. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Soft Methods for Integrated Uncertainty Modelling
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Soft Methods for Integrated Uncertainty Modelling (Advances in Intelligent and Soft Computing, 37)
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
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Soft Methods for Integrated Uncertainty Modelling (Advances in Intelligent and Soft Computing, 37)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Soft Methods for Integrated Uncertainty Modelling (Advances in Intelligent and Soft Computing, 37)
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
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Soft Methods for Integrated Uncertainty Modelling
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Soft Methods for Integrated Uncertainty Modelling
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Soft Methods for Integrated Uncertainty Modelling
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Soft Methods for Integrated Uncertainty Modelling
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Soft Methods for Integrated Uncertainty Modelling (Advances in Intelligent and Soft Computing (37))
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Soft Methods for Integrated Uncertainty Modelling
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Soft Methods for Integrated Uncertainty Modelling
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin, Springer Berlin Heidelberg, Springer, 2006
ISBN 10: 3540347763 ISBN 13: 9783540347767
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - The idea of soft computing emerged in the early 1990s from the fuzzy systems c- munity, and refers to an understanding that the uncertainty, imprecision and ig- rance present in a problem should be explicitly represented and possibly even - ploited rather than either eliminated or ignored in computations. For instance, Zadeh de ned 'Soft Computing' as follows: Soft computing differs from conventional (hard) computing in that, unlike hard computing, it is tolerant of imprecision, uncertainty and partial truth. In effect, the role model for soft computing is the human mind. Recently soft computing has, to some extent, become synonymous with a hybrid approach combining AI techniques including fuzzy systems, neural networks, and biologically inspired methods such as genetic algorithms. Here, however, we adopt a more straightforward de nition consistent with the original concept. Hence, soft methods are understood as those uncertainty formalisms not part of mainstream s- tistics and probability theory which have typically been developed within the AI and decisionanalysiscommunity.Thesearemathematicallysounduncertainty modelling methodologies which are complementary to conventional statistics and probability theory.
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Soft Methods for Integrated Uncertainty Modelling (Paperback)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG, Berlin, 2006
ISBN 10: 3540347763 ISBN 13: 9783540347767
Anbieter: AussieBookSeller, Truganina, VIC, Australien
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Paperback. Zustand: new. Paperback. The idea of soft computing emerged in the early 1990s from the fuzzy systems c- munity, and refers to an understanding that the uncertainty, imprecision and ig- rance present in a problem should be explicitly represented and possibly even - ploited rather than either eliminated or ignored in computations. For instance, Zadeh de?ned Soft Computing as follows: Soft computing differs from conventional (hard) computing in that, unlike hard computing, it is tolerant of imprecision, uncertainty and partial truth. In effect, the role model for soft computing is the human mind. Recently soft computing has, to some extent, become synonymous with a hybrid approach combining AI techniques including fuzzy systems, neural networks, and biologically inspired methods such as genetic algorithms. Here, however, we adopt a more straightforward de?nition consistent with the original concept. Hence, soft methods are understood as those uncertainty formalisms not part of mainstream s- tistics and probability theory which have typically been developed within the AI and decisionanalysiscommunity.Thesearemathematicallysounduncertaintym odelling methodologies which are complementary to conventional statistics and probability theory. The idea of soft computing emerged in the early 1990s from the fuzzy systems c- munity, and refers to an understanding that the uncertainty, imprecision and ig- rance present in a problem should be explicitly represented and possibly even - ploited rather than either eliminated or ignored in computations. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
