Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "bayesian network" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Forecasting GDP growth rate in Ukraine with alternative models
Autorzy:
Karayuz, I
Bidyuk, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/118047.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Tematy:
Regressive model
Bayesian network
short-term forecasting
GDP of Ukraine
Opis:
The problem of constructing mathematical model for short-term fore-casting of GDP is considered. First, extended autoregression is constru-cted that takes two additional independent variables into consideration. The model resulted provides a possibility for generating short-term forecasts of GDP though not of high quality. Another model was constructed in the form of a Bayesian network. The model turned out to be better than the multiple regression, it provides quite good estimates for probabilities of GDP growth direction.
Źródło:
Applied Computer Science; 2015, 11, 3; 88-97
1895-3735
Pojawia się w:
Applied Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Assessment of the possibility of using Bayesian nets and Petri nets in the process of selecting additive manufacturing technology in a manufacturing company
Autorzy:
Topczak, Marcin
Śliwa, Małgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1837799.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Tematy:
additive manufacturing
Bayesian network
Petri nets
process modelling
produkcja dodatkowa
Sieć bayesowska
Sieci Petriego
modelowanie procesów
Opis:
The changes caused by Industry 4.0 determine the decisions taken by manufacturing companies. Their activities are aimed at adapting processes and products to dynamic market requirements. Additive manufacturing technologies (AM) are the answer to the needs of enterprises. The implementation of AM technology brings many benefits, although for most 3D printing techniques it is also relatively expensive. Therefore, the implementation process should be preceded by an appropriate analysis, in order, finally, to assess the solution. This article presents the concept of using the Bayesian network when planning the implementation of AM technology. The use of the presented model allows the level of the success of the implementation of selected AM technology, to be estimated under given environmental conditions.
Źródło:
Applied Computer Science; 2021, 17, 1; 5-16
1895-3735
Pojawia się w:
Applied Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies