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基于贝叶斯网络的数据挖掘方法 总被引:6,自引:0,他引:6
常用的数据挖掘方法有许多,贝叶斯网络(Bayesian Networks,BN)方法在数据挖掘中的应用是当前研究的热点问题.贝叶斯网络是一种进行不确定性推理和知识表示的有力工具,当与统计方法结合使用时,显示出许多关于数据处理的优势.首先介绍了BN的定义、方法的优点以及目前网络学习的各种算法,最后用一个实际中的案例进行试验,指出了在数据挖掘技术中的具体应用.得到了将贝叶斯网络应用于数据挖掘当中,充分挖掘数据的隐含信息和内在本质,具备良好地预测能力等优点,实验证明这种方法实用、有效. 相似文献
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新的贝叶斯网络结构学习方法 总被引:3,自引:0,他引:3
贝叶斯网络是一种将贝叶斯概率方法和有向无环图的网络拓扑结构有机结合的表示模型,它描述了数据项及数据项之间的非线性依赖关系.报告了贝叶斯网络研究的现状,并针对传统算法需要主观规定网络中结点顺序的缺点,提出了一个新的可以在无约束条件下,根据观测得到的训练样本集的概率关系,自动完成学习贝叶斯网络结构的新方法. 相似文献
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现代系统设备的日趋复杂化和自动化,对故障诊断技术提出了更高的要求;随着人工智能技术的发展,故障诊断技术向智能化方向发展,如何将人工智能技术应用到故障诊断中去,是当前研究的重点;为了实现对汽车发动机已发故障和潜在故障的快速高效诊断,根据发动机故障知识结构特性,将贝叶斯网络因果有向图的故障知识表示方法引入到专家系统中,并采用可在线监控和离线诊断的推理机制,在G2平台下实现了汽车发动机故障诊断专家系统,系统应用的效果表明了该方法的可行性. 相似文献
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本文首先介绍了Bayes理论的起源和Bayes公式,接着讨论了Bayes网络的几种性质和存在的问题。 相似文献
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将有向无环网络中简单路径的搜索算法用于贝叶斯网络中的因果链搜索.根据因果链上节点的条件概率表,计算出每条因果链中各节点的状态概率,从而完成了概率的传播和更新.本文所提出的因果链上的前向和后向推理方法可用于因果链敏感性分析,为科学决策提供依据. 相似文献
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电子系统大多结构复杂,各组成模块存在错综复杂、相互影响的关系,另外测点较少且测点数据常常是不完备的。针对此类情况,以某电源系统为研究对象,提出了基于贝叶斯网络的电子系统故障诊断方法。首先依据系统的结构获得其因果图,并对各测点信号进行离散化处理;其次建立用于故障诊断的贝叶斯网络模型,并且根据历史数据完成该网络的参数学习,最后利用获得的事实来实现故障的诊断。仿真结果验证了该方法的有效性,为电子系统的故障诊断提出了一种新的思路。 相似文献
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Fault diagnostics are increasingly important for ensuring vehicle safety and reliability. One of the issues in vehicle fault
diagnosis is the difficulty of successful interpretation of failure symptoms to correctly diagnose the real root cause. This
paper presents an innovative Bayesian Network based method for guiding off-line vehicle fault diagnosis. By using a vehicle
infotainment system as a case study, a number of Bayesian diagnostic models have been established for fault cases with single
and multiple symptoms. Particular considerations are given to the design of the Bayesian model structure, determination of
prior probabilities of root causes, and diagnostic procedure. In order to unburden the computation, an object oriented model
structure has been adopted to prevent the model from overly large. It is shown that the proposed method is capable of guiding
vehicle diagnostics in a probabilistic manner. Furthermore, the method features a multiple-symptoms-orientated troubleshooting
strategy, and is capable of diagnosing multiple symptoms optimally and simultaneously. 相似文献
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通过端到端路径的性能判断IP网络运行状态的方法可以以较小的代价诊断网络故障,但目前已有的端到端技术仍然存在两个主要问题:1)端到端的探测数量不足以准确定位每条链路的拥塞状态;2)随着网络规模的扩大,诊断所消耗的计算时间过长,无法达到实时性的要求。为解决以上问题,提出一种基于贝叶斯模型的高效拥塞链路诊断算法。所提算法将拥塞定位问题建立成贝叶斯模型,将模型进行二次化简,并限制了同时发生拥塞的链路个数,从而在保证一定准确度的基础上大大降低了推理的计算复杂度。通过仿真与Planetlab实验将所提算法与Clink算法进行了对比,实验结果证明,所提算法具有更高的诊断准确度和更短的诊断时间。 相似文献
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针对电厂中现役燃气轮机故障样本少,以往的故障诊断方法依赖于海量的带有故障标签的数据,无法在实际生产中取得预期的诊断效果的现象,本文将重点着眼于利用贝叶斯网络进行反事实推理,完成对燃气轮机故障原因的分析。本文首先介绍了贝叶斯网络的基本原理,其次将故障模式和影响分析及故障树技术用于贝叶斯网络的搭建,弥补了基于数据驱动的故障诊断方法缺少专业知识支撑的缺陷,最后通过实际案例分析,表明了这一方法用于燃气轮机的故障诊断时,可以根据燃气轮机在运行中出现的异常现象,分析出可能出现的故障,以及相应的故障原因,帮助运行及检修人员及时发现故障,及时排除故障。为实际生产中的燃气轮机的故障诊断技术提供了一种灵活,高效,可靠的方法。 相似文献
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一种基于贝叶斯网络的模型诊断方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种结合贝叶斯网络进行基于模型诊断的方法.在基于模型诊断的基础上,建立了元件状态模型,并将诊断模型转换为贝叶斯网络,利用团树算法求解征兆产生时系统状态的后验概率,再通过计算边缘分布获得元件故障概率.最后给出一个数字故障电路的实例,在Matlab上进行推理,得到了精确的概率值,验证了该方法的有效性. 相似文献
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Recently, depression has becomes a widespread disease throughout the world. However, most people are not aware of the possibility of becoming depressed during their daily lives. Therefore, obtaining an accurate diagnosis of depression is an important issue in healthcare. In this study, we built an inference model based on an ontology and a Bayesian network to infer the possibility of becoming depressed, and we implemented a prototype using a mobile agent platform as a proof-of-concept in the mobile cloud. We developed an ontology model based on the terminology used to describe depression and we utilized a Bayesian network to infer the probability of becoming depressed. We also implemented the system using multi-agents to run on the Android platform, thereby demonstrating the feasibility of this method, and we addressed various implementation issues. The results showed that our method may be useful for inferring a diagnosis of depression. 相似文献
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基于模型诊断是针对系统或设备的行为和结构建立模型,从而进行诊断的.但是基于模型诊断的方法存在不确定性问题,诊断的结果可能为一组故障部件.为解决不确定性问题,很多学者在基于模型诊断中使用了概率的方法,利用待诊断设备组成部件的故障概率信息来寻找最可能的诊断.通过对模型诊断中存在的不确定性问题的深入研究,在基于模型诊断中提出了概率的贝叶斯解释,从而利用后验概率形式量化了元件故障的可能性的衡量标准,并且改进了计算元件后验概率的方法,分析了改进后算法的复杂性和完备性,证明了改进后的方法降低了时间和空间的复杂性.实验结果表明,改进后算法的执行效率较原有的算法有明显的提高,且有些问题可以提高两个数量级. 相似文献