• Home
  • Over ons
  • Uw publicatie
  • Catalogus
  • Recensies
  • Help
  • Account
  • Contact / Impressum
Dissertatie - Publicatiereeks - Congresbundel - Vakboek - Collegedictaat/Studieboek - CD-Rom/DVD - Online Publicatie
Winkelmandje
Catalogus : Details

Leonid Mylnikov (Ed.)

Intelligent data analysis in the management of production systems

Approaches and methods

voorkantachterkant
 
ISBN:978-3-8440-6038-6
Reeks:Wirtschaftsinformatik
Trefwoorden:project management; production systems; prediction; time series; risk assessment; data preparation; data mining; machine learning
Soort publicatie:Vakboek
Taal:Engels
Pagina's:180 pagina's
Gewicht:270 g
Formaat:21 x 14,8 cm
Bindung:Softcover
Prijs:35,80 € / 44,80 SFr
Verschijningsdatum:December 2018
Kopen:
  » plus verzendkosten
DOI:10.2370/9783844060386 (Online-Publicatie-Document)
Download:

Beschikbare online documenten voor deze titel:

U heeft Adobe Reader, nodig, om deze bestanden te kunnen bekijken. Hier vindt u ondersteuning en informatie, bij het downloaden van PDF-bestanden.

Let u er a.u.b. op dat de online-bestanden niet drukbaar zijn.

 
 DocumentDocument 
 Soort bestandPDF 
 Kosten26,85 EUR 
 ActiesTonen en kopen van het bestand - 2,6 MB (2756703 Byte) 
 ActiesKopen en downloaden van het bestand - 2,6 MB (2756703 Byte) 
     
 
 DocumentInhoudsopgave 
 Soort bestandPDF 
 Kostengratis 
 ActiesHet bestand tonen - 146 kB (149119 Byte) 
 Actiesdownloaden van het bestand - 146 kB (149119 Byte) 
     

Gebruikersinstellingen voor geregistreerde online-bezoekers

Hier kunt u uw adresgegevens aanpassen en uw documenten inzien.

Gebruiker:  niet aangemeld
Acties:  aanmelden/registreren
 Paswoord vergeten?
Aanbevelen:Wilt u dit boek aanbevelen?
Recensie-exemplaarBestelling van een recensie-exemplaar.
VerlinkingWilt u een link hebben van uw publicatie met onze online catalogus? Klik hier.
SamenvattingThis study is related to the increasing role of prognostic models in the management of production systems. Authors with different scientific background have worked together to find approaches for the improvement of real-life management decisions in production environments. The creative mixture of innovation and performance management methods, data mining and predictive models, time-series analysis and semi-supervised training is not only of great scientific interest but also leads to increased validity and quality of management decisions.