【摘 要】
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相关性测试性模型如多信号流图(MSFG)处理、学习不确定信息存在困难,贝叶斯网络(BN)模型建模难度高.针对以上模型存在的短板,提出MSFG-BN测试性模型及其建模方法,将贝叶斯网
【机 构】
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海军航空大学岸防兵学院 烟台264000
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相关性测试性模型如多信号流图(MSFG)处理、学习不确定信息存在困难,贝叶斯网络(BN)模型建模难度高.针对以上模型存在的短板,提出MSFG-BN测试性模型及其建模方法,将贝叶斯网络引入多信号流图模型,提高对不确定信息的处理能力;将信号概念代入贝叶斯网络,减小贝叶斯网络结构复杂度,降低了建模难度.最后通过实例验证,该模型结构直观,易于研究人员理解;故障诊断速度快,证据处理能力强.证明了建模方法具备一定的可用性.
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