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摘要:
针对船舶柴油机冷却系统故障诊断中信息和知识具有随机性和不确定性的特点,提出基于贝叶斯网络分类器的船舶柴油机冷却系统故障诊断的NB贝叶斯网络故障诊断模型和TAN故障诊断模型.研究结果表明:这2种故障诊断模型均可通过不断积累完善训练样本,自动修正网络结构参数和概率分布参数,提高诊断效果;采用这2种故障诊断模型,正判率在80.57%以上.
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文献信息
篇名 基于贝叶斯网络分类器的船舶柴油机冷却系统故障诊断
来源期刊 中南大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 船舶柴油机 冷却系统 故障诊断 贝叶斯网络
年,卷(期) 2010,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1379-1384
页数 分类号 TK464
字数 4578字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 龚金科 湖南大学机械与运载工程学院 180 1695 22.0 29.0
2 朱浩 湖南大学机械与运载工程学院 37 326 12.0 16.0
3 鄂加强 湖南大学机械与运载工程学院 112 837 18.0 21.0
4 曾谊晖 中南大学机电工程学院 9 59 4.0 7.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (38)
共引文献  (183)
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研究主题发展历程
节点文献
船舶柴油机
冷却系统
故障诊断
贝叶斯网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中南大学学报(自然科学版)
月刊
1672-7207
43-1426/N
大16开
湖南省长沙市中南大学校内
42-19
1956
chi
出版文献量(篇)
7515
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