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基于数据扩展的动态贝叶斯网络预测方法

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将数据扩展方法应用于动态贝叶斯网络的参数学习中,利用随机抽样算法对小样本数据进行数据扩展,并采用贝叶斯后验概率公式对扩展数据进行修正,同时计算观测数据的后验概率,然后在扩展数据的基础上,完成动态贝叶斯网络的学习和推理.仿真实验表明这种方法可以降低预测模型中节点的联合效应所造成的误差积累,提高模型的预测精度.

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来源
《第十一届中国智能机器人会议》|2015年|81-8387|共4页
会议地点大连
作者
Liu Chunyang; 刘春阳; Zhang Zehao; 张泽浩; Liu Changan; 柳长安; Wu Hua; 吴华;
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作者单位

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;
关键词
动态贝叶斯网络; 误差积累; 数据扩展; 条件概率; 故障预测;

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专利

1. 基于动态贝叶斯网络的变幅载荷下疲劳裂纹扩展预测方法 [J] . 王泓晖 ,房鑫 ,李德江 . 浙江大学学报（工学版） . 2021,第002期
2. 基于动态贝叶斯网络的设备故障预测方法研究 [J] . 张星辉 ,刘占军 . 科技广场 . 2010,第005期
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