本文選題：貝葉斯網(wǎng)絡(luò) + 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)��； 參考：《電子測量與儀器學(xué)報》2016年11期

【摘要】：針對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建時參數(shù)與結(jié)構(gòu)難以自適應(yīng)調(diào)整,提出基于Netica的自學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方法。首先根據(jù)Netica要求處理樣本數(shù)據(jù)集,然后運用Netica基礎(chǔ)函數(shù)開發(fā)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)模塊和參數(shù)學(xué)習(xí)模塊,進而能夠構(gòu)建出自動學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)集的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。同時,開發(fā)了概率推理模塊和證據(jù)敏感性分析模塊以評估所建網(wǎng)絡(luò)的有效性。以國家電網(wǎng)的短路故障樣本數(shù)據(jù)為例建立其自學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò),實驗構(gòu)建的自學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)不確定性推理,表明所提方法是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)功能實現(xiàn)的一個新途徑。
[Abstract]:In view of the difficulty of adaptive adjustment of parameters and structures in the construction of Bayesian networks, a method of building a self-learning Bayesian network based on Netica is proposed. Firstly, the sample data set is processed according to the requirements of Netica, and then the structure learning module and parameter learning module are developed by using the basic function of Netica, and then the automatic learning sample data set can be constructed. At the same time, the probability reasoning module and the evidence sensitivity analysis module are developed to evaluate the effectiveness of the built network. The self-learning Bias network is established with the sample data of the short circuit fault of the national grid. The self learning Bias network constructed by the experiment can realize the uncertainty reasoning, which shows that the proposed method is Bias. A new approach to the realization of network functions.
【作者單位】： 安徽理工大學(xué)電氣學(xué)院;上海大學(xué)機自學(xué)院;
【基金】：國家“863”高技術(shù)研究發(fā)展計劃(2001AA040103-7)資助項目
【分類號】：TP18

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本文編號：1988226