【摘 要】
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基于概率图模型的故障诊断技术常被用于不确定信息的推理。其中贝叶斯网络作为一类具有强大实用性及适用性的概率图模型,得到了广泛应用。为有效识别大数据量工业系统中的故
【机 构】
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江苏方天电力技术有限公司,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,伊犁师范学院电子与信息工程学院
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61503178(国家自然科学基金),the Natural Science Foundation of Jiangsu Province under Grant No.BK20150587(江苏省自然科学基金).
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基于概率图模型的故障诊断技术常被用于不确定信息的推理。其中贝叶斯网络作为一类具有强大实用性及适用性的概率图模型,得到了广泛应用。为有效识别大数据量工业系统中的故障传播路径,提出了一种考虑父节点影响的贝叶斯网络故障路径追溯算法。在建立贝叶斯网络后,给定父节点所有潜在取值组合,算法利用条件概率分解及二分法估计特定故障子节点的最大条件分布值,然后与真实观测值比较,得到导致此故障发生的最大可能原因。通过逐层推断,最终能够实现对网络中故障传播路径的有效追溯。实验结果表明,该算法具有准确追踪故障路径的能力,同时显示出
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