【摘 要】
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贝叶斯网络是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。本文在对贝叶斯网络基本理论进行研究和探讨的基础上,首次将人工鱼群算法引入到由Noisy-Or和Noisy-And等模
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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贝叶斯网络是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。本文在对贝叶斯网络基本理论进行研究和探讨的基础上,首次将人工鱼群算法引入到由Noisy-Or和Noisy-And等模型组成的贝叶斯网络的参数学习中,论述了基于人工鱼群算法的贝叶斯网络参数学习方法,并通过调整随机移动速度的方法提高了算法的收敛性能。实验结果表明了该参数学习方法的可行性和优越性。鉴于贝叶斯网络处理不确定问题的优越性及电网故障诊断的特点,采用由Noisy-Or和Noisy-And模型组成的贝叶斯网络和前述参数学习方法,建立了面向元件的贝叶斯网络故障诊断模型,算例仿真表明了该诊断方法的有效性和准确性。
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