机译:高不确定和数据稀缺条件下贝叶斯决策网络在地下水资源管理中的应用。
Univ Trier, Dept Phys Geog, Campus 2, D-54296 Trier, Germany;
Univ Tehran, Coll Agr & Nat Resources, Fac Agron Engn & Technol, Dept Irrigat & Reclamat Engn, Karaj, Iran;
FUM, Fac Nat Resources & Environm, Mashhad, Iran;
Univ Exeter, Ctr Water Syst, North Pk Rd, Exeter EX4 4QF, Devon, England;
Gorgan Univ Agr Sci & Nat Resources, Fac Range Land & Watershed Management, Gorgan, Golestan Provin, Iran;
Univ Trier, Dept Phys Geog, Campus 2, D-54296 Trier, Germany;
Bayesian decision network; Conditional probability tables; Groundwater resources; Management scenario; Netica; Data scarcity;
机译:不确定性参与决策的进化贝叶斯信念网络方法:在地下水管理中的应用
机译:不确定性下地下水资源可持续管理的决策框架:贝叶斯风险方法与统计工具的结合
机译:不确定性下的地下水资源可持续管理决策框架:贝叶斯风险方法和统计工具的结合
机译:多代理土地利用模拟模型中不确定条件下的贝叶斯决策网络知识表示
机译:贝叶斯网络和效用理论,用于视觉系统中不确定性的管理和算法的控制。
机译:监测网设计与反馈信息在沿海地下水资源自适应管理中的应用
机译:贝叶斯决策网络在高不确定性和数据稀缺情况下在地下水资源管理中的应用