Hybrid Gaussian Process and Bayesian Network Inference for Explainable Decision Support in Industrial Systems
Computing Conference (CC 2026) - pubblicato nella collana Intelligent Computing, Lecture Notes in Networks and Systems, Springer
Abstract
Studio di un sistema ibrido di supporto alle decisioni per impianti industriali, basato sull'integrazione tra Gaussian Process Regression e Bayesian Networks, applicato a dati operativi di una centrale a ciclo combinato. L'approccio unisce la capacità predittiva e la quantificazione dell'incertezza dei Gaussian Process con l'interpretabilità del ragionamento probabilistico delle Bayesian Networks, offrendo un supporto decisionale trasparente e affidabile in ottica Industry 5.0.
Autori
M. Proietti, F. Bianchi, L. Sani, A. Vispa, S. Speziali, A. Marini, G. Bartolini, E. Piccioni, A. Garinei, M. Marconi
Link
Data di pubblicazione: 01/06/2026 Ultimo aggiornamento: 17/09/2026 16:11