Đồng hóa dữ liệu là một quá trình kết hợp dữ liệu với một mô hình nhằm mục đích duy nhất là ước tính các biến chưa biết. Ví dụ, nó có thể được sử dụng để dự đoán sự phát triển của khí quyển tại một thời điểm và thời điểm nhất định. Cuốn sách này xem xét các phương pháp đồng hóa dữ liệu bao gồm lọc Kalman, trí tuệ nhân tạo, mạng lưới thần kinh, học máy và điện toán nhận thức.

Abstract:

Data assimilation is a process of fusing data with a model for the singular purpose of estimating unknown variables. It can be used, for example, to predict the evolution of the atmosphere at a given point and time. This book examines data assimilation methods including Kalman filtering, artificial intelligence, neural networks, machine learning, and cognitive computing.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Dinesh G. Harkut
Thông tin nhan đề:	Dynamic Data Assimilation: Beating the Uncertainties
Nhà xuất bản:	IntechOpen
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/67730
Mô tả vật lý:	122p.
Năm xuất bản:	2020