【摘 要】
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为了解决汽车故障诊断中的不确定性和建模问题,提出了一种基于贝叶斯网络模型构造的故障诊断融合系统架构,设计了基于贝叶斯网络构造的故障诊断算法。这种故障诊断方法利用贝
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为了解决汽车故障诊断中的不确定性和建模问题,提出了一种基于贝叶斯网络模型构造的故障诊断融合系统架构,设计了基于贝叶斯网络构造的故障诊断算法。这种故障诊断方法利用贝叶斯网络的学习能力和概率推理来应对故障诊断中的不确定性问题的表示和推理,它能够有效地融合领域先验知识和实时传感数据的分布特征,实现故障诊断系统的自适应,并被成功地应用于汽车故障诊断。实验结果表明,新算法为故障诊断提供了准确和可靠的决策依据。
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