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内容简介:
《证据网络推理学习理论及其应用》提出并建立了一套完整的证据网络理论和方法体系,对证据网络的定义、结构建模、参数表示、不同参数模型下的推理及证据网络参数和结构学习的相关理论和方法展开了深入论述。《证据网络推理学习理论及其应用》共分为7章,内容包括:不确定性建模理论,不确定性推理方法,证据网络提出的价值与意义,证据网络模型的基本概念、特点、关键要素和建模流程,证据网络的结构与参数,证据网络的推理问题,不同参数模型下的推理策略与算法,证据网络参数学习模型与计算方法,证据网络信度规则模型库结构学习,以及相关应用研究等。《证据网络推理学习理论及其应用》主要面向管理科学与工程、控制科学与工程、信息技术等领域的学者及研究生,也可供相关领域的研究人员阅读参考。
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书籍真实打分
故事情节:4分
人物塑造:8分
主题深度:7分
文字风格:9分
语言运用:4分
文笔流畅:7分
思想传递:3分
知识深度:4分
知识广度:6分
实用性:5分
章节划分:4分
结构布局:9分
新颖与独特:7分
情感共鸣:8分
引人入胜:4分
现实相关:3分
沉浸感:7分
事实准确性:7分
文化贡献:6分