ТЕХНОЛОГИЯ ИЗВЛЕЧЕНИЯ И ВИЗУАЛИЗАЦИИ ЗНАНИЙ НА ОСНОВЕ ЧИСЛЕННОГО ВЕРОЯТНОСТНОГО АНАЛИЗА НЕОПРЕДЕЛЕННЫХ ДАННЫХ | Научно-инновационный портал СФУ

ТЕХНОЛОГИЯ ИЗВЛЕЧЕНИЯ И ВИЗУАЛИЗАЦИИ ЗНАНИЙ НА ОСНОВЕ ЧИСЛЕННОГО ВЕРОЯТНОСТНОГО АНАЛИЗА НЕОПРЕДЕЛЕННЫХ ДАННЫХ

Перевод названия: TECHNOLOGY FOR EXTRACTION AND VISUALIZATION OF KNOWLEDGE ON THE BASIS OF NUMERICAL PROBABILISTIC ANALYSIS OF UNCERTAIN DATA

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2013

Ключевые слова: numerical probabilistic analysis, uncertain data, decision-making, Visual interactive modeling, численный вероятностный анализ, неопределенные данные, процесс принятия решений, визуально-интерактивное моделирование

Аннотация: В статье рассматриваются вопросы применения численного вероятностного анализа в задачах принятия решений в условиях неопределенных данных. Представляются теоретические и практические аспекты его применения к оптимизационным задачам со случайными входными данными. Показывается, что численный вероятностный анализ представляет собой эффективный инструмент извлечения знаний, который может успешно применяться в рамках технологии визуально - интерактивного моделирования с целью получения дополнительной информации для принятия эффективных решений. The article deals with the application of numerical probabilistic analysis in decision-making in the face of uncertain data. Presented the theoretical and practical aspects of application numerical probabilistic analysis to optimization problems with random inputs. It is shown that the numerical probabilistic analysis is an effective tool for knowledge extraction, which can be used successfully in the visual technology - interactive simulations in order to obtain additional information for effective decision-making.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Информатизация и связь

Выпуск журнала: 2

Номера страниц: 63-66

ISSN журнала: 20788320

Место издания: Москва

Издатель: Автономная некоммерческая организация "Редакция журнала "Информатизация и связь"

Авторы

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.