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A Neural Network Diagnosis Model without Disorder Independence Assumption

机译:无障碍独立假设的神经网络诊断模型

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摘要

Generally, the disorders in a neural network diagnosis model are assumed independent each other. In this paper, we propose a neural network model for diagnostic problem solving where the disorder independence assumption is no longer necessary. Firstly, we characterize the diagnostic tasks and the causal network which is used to represent the diagnostic problem, then we describe the neural network diagnosis model, finally, some experiment results will be given.
机译:通常,假定神经网络诊断模型中的疾病彼此独立。在本文中,我们提出了一种用于诊断问题解决的神经网络模型,其中不再需要无障碍独立性假设。首先,描述了诊断任务和代表问题的因果网络,然后描述了神经网络诊断模型,最后给出了一些实验结果。

著录项

  • 来源
    《》|1998年|341-352|共12页
  • 会议地点 Singapore(SG);Singapore(SG)
  • 作者

    Yue Xu; Chengqi Zhang;

  • 作者单位

    School of Mathematical and Computer Sciences The University of New England Armidale, NSW 2351, Australia;

    School of Mathematical and Computer Sciences The University of New England Armidale, NSW 2351, Australia;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 自动化系统理论;
  • 关键词

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