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机译:“使用贝叶斯信念网络开发基于风险的动态补货计划框架”的勘误[计算机与工业工程62(2012)716-725]
Graduate School of Logistics, University of lncheon 12-1, Songdo-Dong, Yeonsu-Gu, Incheon-Si, 406-772, Republic of Korea;
Entrue Consulting Partners, LG CNS, 25F, Seoul Finance Center, 84, TaePyeong-ro 1-ga, Chung-gu, Seoul 100-768, Republic of Korea;
Republic of Korea Navy, P.O. Box 602-2, Hyundong, finhye-si, Gyeong Sang Nam-do, Republic of Korea;
Department of Industrial Engineering, College of Engineering, Seoul National University, San 56-1, DaeHak-dong, Gwanak-gu, Seoul 151-742, Republic of Korea;
机译:使用贝叶斯信念网络开发基于风险的动态补货计划框架
机译:使用基于主体的模型,贝叶斯信念网络和观点动态模型为生态系统服务的付款建模的框架
机译:结合贝叶斯信念网络的基于蝴蝶结的风险框架应用于概率风险分析
机译:使用贝叶斯信念网络开发基于风险的动态路径查找框架
机译:使用贝叶斯信念网络和非线性规划方法进行软件开发的风险分析。
机译:纠正:基于证据的投资选择:利用贝叶斯网络在气候和社会政治风险下优先考虑农业发展投资
机译:EEG信号在EMD域S. S. Shafiul Alam,S中的非线性动力学使用非线性动力学。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarekshahriar摘要 - 基于EMD Chaos的方法,提出了对应于健康人的EEG信号,癫痫发作期间的癫痫患者和Seizureattacks。脑电图(EEG)首先被凭经上分解为内在模式功能(IMF)。这些IMF的非线性动力学在最大范围的指数(LLE)和相关尺寸(CD)方面是量化的。本域中的混沌分析应用于与健康人相对应的大型脑电图(Asepileptic患者)(两者都有癫痫发作)。因此,所获得的LLE和CD表展的价值可以从EMD领域的其他EEG信号中清晰地区分脑电图的表达展示。本拟议的方法可以帮助研究人员以预测癫痫发作的癫痫发作技术。索引术语 - 脑电图(EEG),仿真态分解(EMD),最大的Lyapunov指数(LLE),相关维度(CD),癫痫发作。作者与电气电子和电子工程公司,孟加拉国工程和技术大学,孟加拉国达卡 - 1000(电子邮件:imamul@eee.buet.ac.bd)pdf cite:s. m. shafiul Alam,s。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarek Shahriar,“EEG信号歧视在EMD领域的非线性动态,”计算机电气工程卷国际杂志。 4,不。 3,pp。326-330,2012,上一篇论文对情绪的看法,使用建设性的学习言论下一篇论文物理层障碍意识到OVPN连接选择机制版权所有©2008-2013。国际计算机科学与信息技术协会出版社(IACSIT Press)