贝叶斯网络结构学习算法探析

贝叶斯网络将概率理论和图论相结合,为解决不确定性问题提供了一种自然而直观的方法.近年来,贝叶斯网络逐渐成为国内外智能数据处理的研究热点之一,被广泛应用于专家系统、决策支持、模式识别、机器学习和数据挖掘等领域.本文在对贝叶斯网络全面概述的基础上,深入研究贝叶斯网络的基本原理、贝叶斯网络的典型推理和学习算法.     

诊断贝叶斯网络模型构建与工程应用

提出了一种基于故障树的诊断贝叶斯网络建立方法,给出了用贝叶斯网络描述故障树中事件间基本关系方法,分析了贝叶斯网络对多态逻辑、关联故障、不确定关系等问题的扩展表达能力.以某型飞机外挂接口单元为例,研究了基于故障树构建诊断贝叶斯网络的工程方法,提出了一种基于故障注入的贝叶斯网络故障诊断模型评估方法.     

受电弓系统可靠性评估的超椭球贝叶斯网络方法

针对受电弓系统复杂多态特性以及故障概率难以精确表达的问题,且现有研究主要滞留于结合证据理论的模糊贝叶斯网络的现状,首次将超椭球贝叶斯网络引入受电弓可靠性分析中,规避了模糊贝叶斯网络区间取极值的情况,使得根节点的概率取值区间进一步被界定;进而以超椭球贝叶斯网络求解受电弓系统在不同故障状态下的叶节点故障率、灵敏度、后验概率等可靠性参数,找出了影响系统可靠性的高风险事件.经与模糊贝叶斯网络对比可知,超椭球贝叶斯网络区间更小,验证了新方法的正确性与实用性.     

基于贝叶斯网络的沙河集水库大坝风险分析

根据沙河集水库大坝风险分析的内容和破坏模式,分别建立了18个事件树对应的18个贝叶斯网络,再根据引起大坝溃决的原因,合并成由坝体渗漏、坝基渗漏、坝体边坡逐渐破坏、涵洞渗漏及溢洪道渗漏导致溃决的5种状况的贝叶斯网络;根据这5个贝叶斯网络的结构形式和变量情况合并成3个贝叶斯网络;最后进一步凝炼综合成1个贝叶斯网络,该贝叶斯网络至少包含6×18个事件树的信息.运行该贝叶斯网络,可以得到所需要的各种结果,显示出贝叶斯网络在风险分析中的特点和功能.该方法为水库大坝安全风险评价提供了一种新的思路.     

贝叶斯网络评分准则对MMHC算法学习效果的影响

贝叶斯网络是研究不确定环境下知识表示和因果推理的有效工具之一.MMHC算法是一种较新的贝叶斯网络结构学习算法.在MMHC算法的基础上,对几种广泛使用的贝叶斯网络评分准则如MIT、K2Score、MDL、BDeu评分准则等进行了研究,实验结果表明K2评分准则在MMHC学习算法上具有最好的学习效果,MIT评分和BDeu评分次之,MDL评分效果最差.     

贝叶斯诊断网络平台的开发与实现

针对贝叶斯诊断网络在实际应用时需要对具体对象建立相应诊断网络的问题,开发了一个贝叶斯诊断网络平台.重点讨论了网络的数字化、网络拓扑顺序的确定和赌轮选择等平台实现的3个关键问题.采用数字形式来描述网络的拓扑模型,刻画了网络的全部信息.节点间的关系则用关系矩阵简洁、直观地予以表达,并据此确定网络的拓扑顺序.利用赌轮的选择功能,实现了网络节点状态的实例化.该平台简单易用,为网络的建立和推理提供了一个有效、便利、通用的运行环境.利用该平台为天津石化炼油厂的一台烟机建立了贝叶斯诊断网络,实例表明,该平台能够用于贝叶斯诊断网络的构建和推理,也为贝叶斯诊断网络的工程应用提供了一个有力的工具.     

基于贝叶斯网络的列控车载设备故障诊断

针对目前高速铁路列控车载设备故障诊断过度依赖于专家经验且诊断正确率不高等问题,提出了以专家知识为基础,以贝叶斯网络为核心的故障诊断方法.首先,以CTCS3-300T型列车运行控制系统的车载设备为研究对象,建立基于专家知识的贝叶斯网络.其次,根据故障记录数据集使用K2算法进行结构学习并对学习后的贝叶斯网络结构做适当简约处理.利用极大似然估计算法进行参数学习,得到故障诊断的最优贝叶斯网络.最后,通过诊断推理,得到该故障诊断模型的诊断正确率为88.20％,验证了该贝叶斯网络模型的可行性和有效性.     

贝叶斯网络发展及其应用综述

贝叶斯网络（BN）是一种用于描述变量间不确定性因果关系的图形网络模型,用于不确定性系统建模和推理,处理涉及到预测智能推理、诊断、决策风险及可靠性分析的问题. 本文首先对贝叶斯网络做了一个简略的介绍,随后综述了贝叶斯网络近30 年的发展及功能扩展,对其在工程技术领域的应用包括故障诊断及可靠性分析等方面做了一个回顾,最后对BN现有的不足和未来的研究趋势做了总结和展望.      

贝叶斯网络在组织因素对系统可靠性影响中的应用

介绍了核电站系统在运行过程中的组织因素对系统可靠性的影响以及贝叶斯网络的理论基础,以贝叶斯概率和贝叶斯网络基本理论为基础建立了相应贝叶斯网络模型,并对该模型展开了进一步分析与解释.     

某办公室内环境品质预测方法研究

室内环境品质中,通常室内热舒适性对人的影响比较明显.以西安市某办公建筑为研究对象,采用贝叶斯网络的建模方法,在分析空调、通风设备及室内人员和相关扰动对于室内环境品质影响机理的基础上,建立了贝叶斯网络的结构模型.以该模型为基础,采用模型预测控制方法,采用TRNSYS和MATLAB相结合的模拟仿真实验环境方法,建立了室内环境品质预测与优化仿真系统,实验结果表明,贝叶斯网络能够较好的预测室内环境品质.