基于贝叶斯网络的复杂系统故障诊断

被引：109

作者：

王华伟

周经伦

何祖玉

沙基昌

机构：

[1] 国防科技大学人文与管理学院,国防科技大学人文与管理学院,南京理工大学经济管理学院,国防科技大学人文与管理学院湖南　长沙　,湖南　长沙　,江苏　南京　,湖南　长沙

来源：

计算机集成制造系统-CIMS | 2004年 / 02期

关键词：

复杂系统; 故障诊断; 贝叶斯网络; 信息融合;

D O I：

10.13196/j.cims.2004.02.111.wanghw.021

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

系统结构和部件关系复杂、试验费用昂贵是小样本下基于不确定性信息的决策问题。针对其特点,建立了基于贝叶斯网络的复杂系统故障诊断模型,并提出采用LeakyNoisy-OR模型来降低数据需求量和计算复杂度。经研究表明,这种方法能综合利用各种来源信息,具有知识表达明确、样本需求量小、故障诊断准确度高等特点,可为复杂系统故障诊断提供决策支持。

引用

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