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现有的垂直切换技术通常不支持多网络下切换.为此,提出了基于贝叶斯决策的改进算法.首先根据接入用户终端的信号强度、网络阻塞率和误码率以及不同用户业务对网络的实际需求建立多条件相关的切换概率分布,得出先验切换概率;然后利用贝叶斯垂直切换决策算法计算出后验概率;最后,根据后验概率的决策规则选出最优接入网络.仿真结果表明,该算法不仅有效地实现异构无线接入网之间的垂直切换,避免了不必要的切换,而且还能保持较高的网络平均负载,使用户获得更好的服务. 相似文献
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基于故障分析模型的贝叶斯网络构建及应用 总被引:3,自引:0,他引:3
为快速、准确地构建具有较完备知识的贝叶斯网络诊断模型,提出了基于故障模式、影响(及危害性)分析知识模型的贝叶斯网络自动构建方法.在该方法中,借助影响(及危害性)知识模型中的产品结构层次关系,将产品各层零部件的故障模式加以关联,形成贝叶斯网络结构;并以影响(及危害性)知识模型中的概率知识为依据,确定贝叶斯网络中节点的先验概率和条件概率.以列车自动门为应用对象,实现贝叶斯网络诊断模型的自动构建,并开发了相应的诊断系统,解决了列车自动门的诊断系统开发、应用跟不上维护的难题.最后,通过列车自动门的故障诊断实例,证明了所构建的贝叶斯网络的有效性. 相似文献
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基于贝叶斯网络的机械设备故障诊断方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了一种基于贝叶斯网络的机械设备故障诊断模型,引入评分函数和蚁群算法对模型进行了优化,在模型建立过程中引入知识进行自我学习,减少了因检测对象造成的不确定信息,提高了机械设备故障检测的可信度,最后通过实例进行了验证。 相似文献
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设备可靠性与维修决策关系研究 总被引:8,自引:0,他引:8
根据设备可靠性理论 ,在对设备故障类型及其分布曲线进行分析的基础上 ,提出了以设备故障率分布情况为依据来选择定期预防维修方式或状态监测维修方式的维修策略 ,该策略有助于实现设备寿命周期费用最优化。 相似文献
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电梯异常振动由于故障原因复杂难以快速诊断排除,现通过构建贝叶斯网络基础结构,并用实际设备测量和实验数据进行贝叶斯网络学习,最终利用电梯振动贝叶斯网络进行故障模拟、故障诊断和维修方案决策,进一步提出了电梯异常振动故障智能化解决方案。 相似文献
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为综合利用多属性信息和历次故障搜索结果反馈信息进行故障诊断,提出一种基于贝叶斯网络和理想解动态群决策的故障诊断方法。以砼泵分配阀液压系统为例,利用贝叶斯网络对系统进行分析并求解根节点的后验概率和关键重要度;根据本次诊断成功与否对下次最优搜索决策影响程度的大小,定义出启发函数求解启发式信息价值;考虑后验概率、关键重要度和启发式信息价值等因素,利用基于熵权的理想解法求取搜索方案的群体理想解和逆理想解,得到故障搜索最佳方案;考虑历次故障搜索最佳方案对当前搜索方案的影响,最终求得故障搜索的最佳方案序列。该方法克服了单属性决策和群决策方法的不足,提高了故障诊断的可行性和诊断效率。
相似文献
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基于贝叶斯网络的复杂系统故障诊断 总被引:17,自引:0,他引:17
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Leaky Noisy-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。 相似文献
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多特征信息融合的贝叶斯网络故障诊断方法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
针对轴向柱塞泵故障特征的模糊性和不完备性特点,提出一种多特征信息融合与贝叶斯网络相结合的故障诊断方法。该方法从柱塞泵采集的振动信号中提取出频域和幅域的多个故障特征,并将这些特征当作来自多个不同传感器的多源信息。利用贝叶斯参数估计算法进行多特征信息融合。通过构造贝叶斯网络并建立贝叶斯分类器来简化融合后的结果,通过最大后验概率估计值的计算进行故障识别。经过轴向柱塞泵多故障模式的诊断实验,验证了该方法能够有效地实现柱塞泵柱塞松靴和脱靴故障的诊断。 相似文献
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结合信息系统结构的特点和信息安全评估标准,建立了一个信息安全层次结构模型;结合贝叶斯网络由节点、有向边、节点概率分布构成的特点,将信息安全层次结构模型转换为贝叶斯网络模型,建立了信息安全贝叶斯网络模型;运用层次分析法对信息安全贝叶斯网络模型进行节点权重系数计算,并对系统信息安全指标进行评估分析。 相似文献
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