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內(nèi)容簡介

　　《貝葉斯網(wǎng)絡理論在裝備故障診斷中的應用》介紹了故障診斷及貝葉斯網(wǎng)絡的基本理論，闡述了貝葉斯網(wǎng)絡理論在智能故障診斷方法中的應用。提出了一種基于模型分解的復雜系統(tǒng)診斷模型建立方法，能夠在最小領域?qū)＜邑摀闆r下建立診斷貝葉斯網(wǎng)絡模型；基于Gibbs抽樣的診斷模型評估算法，采用等概率故障注入算法，能夠?qū)崿F(xiàn)對診斷模型的全面覆蓋測試，對診斷模型進行全面評估。介紹了一種基于簇樹的通用近似診斷推理算法，結(jié)合了簇樹精確算法和重要性抽樣原理，通用性好、計算效率高。基于進化計算的貝葉斯網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)學習算法，對缺失數(shù)據(jù)處理是基于后驗網(wǎng)絡的，補充數(shù)據(jù)可信度比較高，在丟失數(shù)據(jù)較多的情況下網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)學習性能較好。《貝葉斯網(wǎng)絡理論在裝備故障診斷中的應用》適用于從事故障診斷研究領域的高等學校研究生和有關技術人員參考，對模式識別、知識發(fā)現(xiàn)等人工智能領域的研究人員也有一定的參考價值。

作者簡介

暫缺《貝葉斯網(wǎng)絡理論在裝備故障診斷中的應用》作者簡介

圖書目錄

第1章緒論
1.1 故障診斷與綜合診斷
1.2 智能故障診斷方法的研究現(xiàn)狀及發(fā)展
第2章裝備故障診斷的理論基礎
2.1 武器裝備故障特點
2.2 智能故障診斷系統(tǒng)中不確定知識的處理
2.3 不確定性推理模式
第3章貝葉斯網(wǎng)絡理論
3.1 概述
3.2 貝葉斯概率基礎
3.3 貝葉斯學習理論
3.4 簡單貝葉斯學習模型
3.5 貝葉斯網(wǎng)絡的建造
第4章貝葉斯網(wǎng)絡的精確推理
4.1 引言
4.2 貝葉斯推理基礎
4.3 基于簇樹的貝葉斯網(wǎng)絡推理
4.4 小結(jié)
第5章連接樹的構(gòu)造與信息傳遞
5.1 連接樹的構(gòu)造
5.2 量化連接樹
5.3 處理證據(jù)
5.4 近似推理
5.5 小結(jié)
第6章診斷貝葉斯網(wǎng)絡的建立和評估方法
6.1 基于故障樹的貝葉斯網(wǎng)絡建立方法
6.2 基于模型分解的復雜系統(tǒng)貝葉斯網(wǎng)絡構(gòu)建方法
6.3 診斷貝葉斯網(wǎng)絡模型的評估方法研究
6.4 小結(jié)
第7章診斷貝葉斯網(wǎng)絡通用近似推理算法
7.1 概述
7.2 基于簇樹的精確推理算法
7.3 基于簇樹算法的通用近似推理算法
7.4 小結(jié)
第8章診斷貝葉斯網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)學習
8.1 網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)學習方法
8.2 不完整數(shù)據(jù)條件下的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)學習算法
8.3 小結(jié)
第9章故障診斷專家系統(tǒng)
9.1 故障診斷專家系統(tǒng)簡介
9.2 故障診斷專家系統(tǒng)的發(fā)展趨勢
9.3 故障診斷專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)
9.4 故障診斷專家系統(tǒng)設計
9.5 故障診斷方法試驗驗證
參考文獻