Abductive Inference Models for Diagnostic Problem-Solving: Symbolic Computation
Autor Yun Peng, James A. Reggiaen Limba Engleză Paperback – 20 noi 2012
Din seria Symbolic Computation
- 20%
Preț: 336.86 lei - 20%
Preț: 626.71 lei - 20%
Preț: 622.59 lei - 20%
Preț: 624.02 lei - 20%
Preț: 623.39 lei - 20%
Preț: 614.65 lei - 20%
Preț: 627.83 lei - 20%
Preț: 620.65 lei - 20%
Preț: 630.08 lei - 20%
Preț: 634.45 lei - 20%
Preț: 620.38 lei - 20%
Preț: 623.39 lei - 20%
Preț: 625.13 lei - 20%
Preț: 621.49 lei -
Preț: 382.73 lei - 20%
Preț: 316.06 lei - 20%
Preț: 332.45 lei - 20%
Preț: 327.04 lei - 20%
Preț: 619.59 lei - 20%
Preț: 632.58 lei - 20%
Preț: 623.22 lei - 20%
Preț: 635.90 lei - 15%
Preț: 614.24 lei - 20%
Preț: 636.36 lei - 20%
Preț: 627.51 lei - 20%
Preț: 320.19 lei - 20%
Preț: 682.51 lei - 20%
Preț: 802.33 lei - 20%
Preț: 634.99 lei - 20%
Preț: 314.14 lei - 20%
Preț: 732.09 lei - 20%
Preț: 342.11 lei - 20%
Preț: 317.93 lei - 20%
Preț: 319.96 lei - 20%
Preț: 329.91 lei - 20%
Preț: 534.13 lei
Preț: 620.69 lei
Preț vechi: 775.87 lei
-20%
Puncte Express: 931
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 07-21 iulie
Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit pentru acest produs Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
Specificații
ISBN-13: 9781461264507
ISBN-10: 1461264502
Pagini: 300
Ilustrații: XII, 285 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 16 mm
Greutate: 0.42 kg
Ediția:Softcover reprint of the original 1st ed. 1990
Editura: Springer
Colecția Springer
Seriile Symbolic Computation, Artificial Intelligence
Locul publicării:New York, NY, United States
ISBN-10: 1461264502
Pagini: 300
Ilustrații: XII, 285 p.
Dimensiuni: 155 x 235 x 16 mm
Greutate: 0.42 kg
Ediția:Softcover reprint of the original 1st ed. 1990
Editura: Springer
Colecția Springer
Seriile Symbolic Computation, Artificial Intelligence
Locul publicării:New York, NY, United States
Public țintă
ResearchCuprins
1 Abduction and Diagnostic Inference.- 2 Computational Models for Diagnostic Problem Solving.- 3 Basics of Parsimonious Covering Theory.- 4 Probabilistic Causal Model.- 5 Diagnostic Strategies in the Probabilistic Causal Model.- 6 Causal Chaining.- 7 Parallel Processing for Diagnostic Problem-Solving.- 8 Conclusion.