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Analyse der datengesteuerten Modellierung von Ökosystemleistungen

por Christopher, A. B. Arockia
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Christopher, A. B. Arockia Analyse der datengesteuerten Modellierung von Ökosystemleistungen
Christopher, A. B. Arockia - Analyse der datengesteuerten Modellierung von Ökosystemleistungen

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Descripción

Die datengesteuerte Modellierung ist ein Bereich der Wasserwirtschaftsinformatik, der sich schnell entwickelt. Dieses Buch gibt einen Überblick über die wichtigsten Konzepte und Ansätze der datengesteuerten Modellierung, die auf computergestützter Intelligenz und Methoden des maschinellen Lernens beruhen. Ein kurzer Überblick über die wichtigsten Methoden - neuronale Netze, regelbasierte Fuzzy-Systeme und genetische Algorithmen. Jüngste Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens haben die Möglichkeiten der datengesteuerten Modellierung (DDM) erweitert und ermöglichen es der künstlichen Intelligenz, das Verhalten eines Systems durch die Berechnung und Nutzung von Korrelationen zwischen beobachteten Variablen innerhalb des Systems abzuleiten. Algorithmen des maschinellen Lernens können die Nutzung zunehmend verfügbarer "Big Data" ermöglichen und bei der Anwendung von Modellen für Ökosystemleistungen auf verschiedenen Ebenen helfen, indem sie die Ströme dieser Leistungen für einzelne Nutznießer analysieren und vorhersagen.

Colaboradores

Autor:
Christopher, A. B. Arockia
Balakrishnan, M.

Detalles de producto

Biografía del artista:
Dr.A.B.Arockia Christopher,AP(SG), IT, Dr.MCET, Pollachi, Coimbatore, TN, Índia. Ele recebeu seu PhD em mineração de dados sob I&CE da Universidade Anna Chennai, Índia. Ele é membro da ISTE. Ele publicou mais de 15 artigos de pesquisa em revistas e conferências de renome, incluindo IEEE, Springer e Aeronautical. Ele é um revisor em revistas de renome.
Idioma:
Alemán
Edición:
1/2021
Número de páginas:
60
Tipo de medio:
Tapa blanda
Editorial:
Verlag Unser Wissen

Datos base

Tipo de producto:
Libro de bolsillo
Fecha de aparición:
31 de agosto de 2021
Dimensiones del paquete:
0.22 x 0.15 x 0.004 m; 0.136 kg
GTIN:
09786204054520
DUIN:
GDLH3HPI830
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