| 基于AI-ESTATE标准的贝叶斯网络诊断模型研究 |
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| 引用本文： | 刘春霞,许爱强,李超. 基于AI-ESTATE标准的贝叶斯网络诊断模型研究[J]. 计算机测量与控制, 2015, 23(7): 2292-2294 |
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| 作者姓名： | 刘春霞 许爱强 李超 |
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| 作者单位： | 海军航空工程学院 研究生管理大队,山东 烟台 264001,海军航空工程学院 科研部,山东 烟台 264001,海军航空工程学院 研究生管理大队,山东 烟台 264001 |
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| 摘 要： | 贝叶斯网络在解决复杂装备中不确定性和关联性引起的故障中具有很大优势,建立符合AI-ESTATE标准的贝叶斯网络模型,对实现其通用性至关重要；首先介绍了AI-ESTATE标准的主要内容、体系结构和6种信息模型；其次,在对贝叶斯网络进行分析的基础上,研究如何将公共元素模型扩展为贝叶斯网络模型,详细介绍了拓展过程并给出了拓展框图,同时对各实体和属性进行了说明；最后,针对标准中采用的EXPRESS描述语言编辑工具少、通用性差等问题,采用XML语言对其交换文件进行描述,使得诊断信息具备更好的可移植性和互操作性。
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| 关 键 词： | AI-ESTATE标准 诊断信息模型 贝叶斯网络 XML语言 [HJ1.4mm] |
Research on Bayesian Network Diagnostic Model Based on AI-ESTATE Standard |
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| Liu Chunxi,Xu Aiqiang and Li Chao. Research on Bayesian Network Diagnostic Model Based on AI-ESTATE Standard[J]. Computer Measurement & Control, 2015, 23(7): 2292-2294 |
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| Authors: | Liu Chunxi Xu Aiqiang Li Chao |
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