Intelligent systems are necessary to handle modern computer-based technologies managing information and knowledge. This book discusses the theories required to help provide solutions to difficult problems in the construction of intelligent systems. Particular attention is paid to situations in which the available information and data may be imprecise, uncertain, incomplete or of a linguistic nature. The main aspects of clustering, classification, summarization, decision making and systems modeling are also addressed. Topics covered in the book include fundamental issues in uncertainty, the rapidly emerging discipline of information aggregation, neural networks, Bayesian networks and other network methods, as well as logic-based systems. Key Features • Presents a general view of tools and domains regarding the management of uncertainty in intelligent systems, rather than being restricted to a type of method or to a domain of artificial intelligence • Considers how these methodologies can be used cooperatively to better represent the multiplicity of modes of information

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