Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorMohamed Arezki Mellal
dc.coverage.spatialmachine learning
dc.coverage.spatialдиагностика
dc.coverage.spatialграфики связей
dc.coverage.spatialreliability
dc.coverage.spatialбайесовские сети
dc.coverage.spatialтеория хаоса
dc.coverage.spatialнадежность
dc.coverage.spatialмашинное обучение
dc.coverage.spatialискусственные нейронные сети
dc.coverage.spatialdiagnostics
dc.coverage.spatialchaos theory
dc.coverage.spatialbond graphs
dc.coverage.spatialartificial neural networks
dc.coverage.spatialbayesian networks
dc.creatorMohamed Arezki Mellal
dc.date2020
dc.date.accessioned2025-11-28T08:10:11Z-
dc.date.available2025-11-28T08:10:11Z-
dc.date.issued2020
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\538575
dc.identifier.citationMohamed Arezki Mellal Soft Computing Methods for System Dependability / Mohamed Arezki Mellal. - Hershey PA : IGI Global, 2020. - 1 file (11,3 Mb) (293 p.). - ISBN = 9781799817185. - Текст : электронный
dc.identifier.isbn9781799817185
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/58885-
dc.description.abstractИспользуемые программы Adobe Acrobat
dc.description.abstractТехнологии в современном мире продолжают развиваться, превращаясь в многогранные структуры. В частности, значительно возросла производительность компьютеров, что привело к возникновению различных и сложных проблем, связанных с надежностью этих систем. В последнее время решения этих проблем были основаны на методах мягких вычислений; однако не хватает значительного объема исследований по применению этих методов в рамках обеспечения надежности системы.Методы мягких вычислений для обеспечения надежности систем - это сборник инновационных исследований по применению этих методов обработки для решения проблем, связанных с надежностью производительности компьютерных систем. В этой книге будет представлен сравнительный опыт, которым поделятся исследователи в отношении разработки этих технологических решений. Освещая такие темы, как эволюционные вычисления, теория хаоса и искусственные нейронные сети, эта книга идеально предназначена для исследователей, специалистов по обработке данных, инженеров-вычислителей, промыш
dc.description.abstractTechnology in today’s world has continued to develop into multifaceted structures. The performance of computers, specifically, has significantly increased leading to various and complex problems regarding the dependability of these systems. Recently, solutions for these issues have been based on soft computing methods; however, there lacks a considerable amount of research on the applications of these techniques within system dependability.Soft Computing Methods for System Dependability is a collection of innovative research on the applications of these processing techniques for solving problems within the dependability of computer system performance. This book will feature comparative experiences shared by researchers regarding the development of these technological solutions. While highlighting topics including evolutionary computing, chaos theory, and artificial neural networks, this book is ideally designed for researchers, data scientists, computing engineers, industrialists, students, and academicians
dc.languageeng
dc.publisherIGI Global
dc.subjectartificial neural networks
dc.subjectbayesian networks
dc.subjectbond graphs
dc.subjectchaos theory
dc.subjectdiagnostics
dc.subjectmachine learning
dc.subjectreliability
dc.subjectбайесовские сети
dc.subjectграфики связей
dc.subjectдиагностика
dc.subjectискусственные нейронные сети
dc.subjectмашинное обучение
dc.subjectнадежность
dc.subjectтеория хаоса
dc.subject.rugasnti50.33.39
dc.subject.udc004.032.26
dc.titleSoft Computing Methods for System Dependability
dc.typeText
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/eBooks/Soft-Computing-Methods-for-System-Dependability-107171
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/eBooks/Soft-Computing-Methods-for-System-Dependability-107171
Appears in Collections:eBooks

Files in This Item:
File SizeFormat 
2348280.pdf11.62 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.