网络故障管理的贝叶斯模型参数学习

• 作者: 丁建国 王岱青 白英彩
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯网络 Noisy-OR/AND 网络故障管理 梯度下降 交叉验证方法
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 158-159
• 页数: 2页
• 分类号: TP3
• 字数: 1484字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2008.04.060

摘要

网络中设备之间关系复杂、试验费用昂贵,使确定贝叶斯网络(Bayesian Network)有向弧参数问题突出.针对其特点,提出采用Noisy-OR/AND模型并利用梯度下降学习方法来降低数据需求量和计算复杂度.能够较快地构建贝叶斯网络,具有样本需求量小、故障诊断准确度高等特点,可为复杂网络故障诊断提供支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白英彩		185	1721	20.0	33.0
2	王岱青		1	0	0.0	0.0
3	丁建国		1	0	0.0	0.0