基于粗集理论的贝叶斯故障诊断方法研究

• 作者: 张彩丽 杨帆
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 粗集 贝叶斯 属性约简 故障诊断
• 年，卷（期）: 2007,（11）
• 所属期刊栏目: 自动化测试
• 页码范围: 1470-1472,1477
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-4598.2007.11.019

摘要

贝叶斯统计推断方法是故障诊断技术领域一项重要的技术,在统计模式识别领域具有广泛的应用;针对朴素贝叶斯方法的缺点,提出了基于粗集理论的贝叶斯诊断方法,该方法利用历史诊断记录,综合考虑故障征兆和故障原因之间的依赖关系,基于粗集方法进行了故障征兆属性信息的约简,得到了故障征兆和故障原因的最小描述;通过属性约简,改善了贝叶斯方法中要求的属性信息之间的独立性限制,实验结果表明,基于粗集理论的贝叶斯故障诊断方法对于简化诊断模型,减少算法执行时间,提高诊断速度具有重要作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张彩丽	陕西科技大学机电学院	45	227	9.0	12.0
2	杨帆	陕西科技大学电信学院	66	278	10.0	13.0