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Reti bayesiane con applicazioni all'edilizia e alla gestione del territorio - 9788856801538
di De Grassi Mario Berardo Naticchia Alberto Giretti edito da Franco Angeli, 2009
- Prezzo di Copertina: € 33.50
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Informazioni bibliografiche del Libro
- Titolo del Libro: Reti bayesiane con applicazioni all'edilizia e alla gestione del territorio
- Autori : De Grassi Mario Berardo Naticchia Alberto Giretti
- Editore: Franco Angeli
- Collana: Edilizia , Nr. 15
- Data di Pubblicazione: 2009
- Genere: ingegneria e attivita affini
- Pagine: 256
- Volume: 15
- ISBN-10: 8856801531
- ISBN-13: 9788856801538
Reti bayesiane con applicazioni all'edilizia e alla gestione del territorio: Le Reti Bayesiane sono un formidabile strumento computazionale per la costruzione di modelli probabilistici. I modelli costruiti mediante le Reti Bayesiane permettono di condurre analisi di scenario, valutazioni di tipo diagnostico e analisi di sensibilità su domini anche molto complessi. Le Reti Bayesiane possono essere create anche a partire da insiemi di dati storici, e sono riconosciute come uno degli strumenti più efficienti attualmente disponibili per il data mining. Il presente testo rappresenta un'approfondita introduzione alla modellazione probabilistica dei problemi di ingegneria tramite Reti Bayesiane. Il testo è diviso in due parti. La prima parte presenta dapprima una trattazione teorica delle tecniche fondamentali per la costruzione delle reti, quindi approfondisce gli aspetti analitici. La seconda parte contiene sei ampie esemplificazioni relative all'ingegneria edile e della gestione del territorio. Nonostante gli esempi siano relativi agli ambiti civile, edile e territoriale, le soluzioni proposte sono facilmente applicabili a tutti i settori tecnologici, oltre che della medicina e dell'economia.
Bayesian Networks are a powerful computational tool for constructing probabilistic models. Models built using Bayesian networks allow to conduct scenario analysis, sensitivity analysis and diagnostic assessments on complex domains. Bayesian Networks can also be created from historical data sets, and are recognized as one of the most efficient tools available for data mining. This text represents a thorough introduction to probabilistic modeling engineering problems using Bayesian Networks. The text is divided into two parts. The first part presents first a theoretic fundamental techniques for the construction of networks, then delves into analytical aspects. The second part contains six large examples relating to civil engineering and land use planning. Although the examples are related to building, civil and territorial areas, the proposed solutions are easily applicable to all technology sectors, as well as medicine and economics.
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