Modelos discretos y difusos de series temporales en las tareas de pronóstico y diagnóstico
Autores: Romanov, Anton; Voronina, Valeria; Guskov, Gleb; Moshkina, Irina; Yarushkina, Nadezhda
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Modelos discretos y difusos de series temporales en las tareas de pronóstico y diagnóstico
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Análisis matemático
Palabras clave
Desarrollo
Economía
Inteligencia artificial
Análisis de datos
Pronósticos
Sistemas industriales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
El desarrollo de la economía y la transición a la industria 4.0 crea nuevos desafíos para los métodos de inteligencia artificial. Tales desafíos incluyen el procesamiento de grandes volúmenes de datos, el análisis de varios indicadores dinámicos, el descubrimiento de dependencias complejas en los datos acumulados y la predicción del estado de los procesos.
Descripción
El desarrollo de la economía y la transición a la industria 4.0 crea nuevos desafíos para los métodos de inteligencia artificial. Tales desafíos incluyen el procesamiento de grandes volúmenes de datos, el análisis de varios indicadores dinámicos, el descubrimiento de dependencias complejas en los datos acumulados y la predicción del estado de los procesos.