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1、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是伴隨著影響圖發(fā)展起來(lái)的一類(lèi)決策分析工具,它提供了不確定性環(huán)境下的知識(shí)表示、推理、學(xué)習(xí)手段,可以完成決策、診斷、預(yù)測(cè)、分類(lèi)等任務(wù)。在故障診斷領(lǐng)域,不確定性問(wèn)題占多數(shù),貝葉斯網(wǎng)絡(luò)能夠有效的解決復(fù)雜系統(tǒng)不確定因素引起的故障,因此,近幾年來(lái)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)被越來(lái)越多的應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域,并產(chǎn)生了廣泛的影響。
本篇論文首先介紹了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論,包括貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的定義、特點(diǎn)、學(xué)習(xí)和推理等,為利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)解決實(shí)際問(wèn)題,建立樣
2、本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和依賴(lài)關(guān)系奠定了基礎(chǔ)。其次介紹了國(guó)內(nèi)外現(xiàn)行的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)和參數(shù)學(xué)習(xí)算法,并對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法中的一些問(wèn)題進(jìn)行了分析。由于現(xiàn)有的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法主要是針對(duì)完整或不完整的大數(shù)據(jù)集,而在實(shí)際應(yīng)用中,往往只能獲得含有較少數(shù)據(jù)的小數(shù)據(jù)集。對(duì)于這種情況,本文探討性地使用了Boostrap和K2相結(jié)合的算法,并通過(guò)對(duì)Asia網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)分析證明了,該算法能夠較好的解決使用小數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的問(wèn)題。在分析了油中溶解氣體量與變壓器
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