Beneficios de los modelos de red bayesiana

La aplicación de redes bayesianas (BN) o redes bayesianas dinámicas (DBN) en el análisis de confiabilidad y riesgos es un desarrollo reciente. Un gran número de publicaciones científicas muestran el interés por las aplicaciones de la BN en este campo. Desafortunadamente, este formalismo de modelado no está completamente aceptado en la industria. Las preguntas que enfrentan los ingenieros de hoy se centran en la validez de los modelos BN y las estimaciones resultantes. De hecho, un modelo BN no se basa en una semántica específica de confiabilidad, sino que ofrece un formalismo general para modelar problemas bajo incertidumbre. Este libro explica los principios de estructuración del conocimiento para garantizar un modelo BN y DBN válido e ilustra la flexibilidad y eficiencia de estas representaciones en la confiabilidad, el análisis de riesgos y el control de sistemas multiestado y sistemas dinámicos. En cinco capítulos, los autores presentan varios métodos de modelado y se hace referencia a aplicaciones industriales a modo de ilustración en contextos industriales reales.

• | Autor: Philippe Weber, Christophe Simon
• | Editorial: Wiley-ISTE
• | Fecha de publicación: 29 de agosto de 2016
• | Número de páginas: 148 páginas
• | Idioma: inglés
• | Encuadernación: Tapa blanda
• | ISBN-10: 184821992X
• | ISBN-13: 9781848219922