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Bayesian belief network and fuzzy logic adaptive modeling of dynamic system: Extension and comparison.

机译：动态系统的贝叶斯信念网络和模糊逻辑自适应建模：扩展和比较。

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摘要

The purpose of this thesis is to develop, expand, compare and contrast two methodologies, namely BBN and FLM, which are used in the modeling of the dynamics of physical system behavior and are instrumental in a better understanding on the POF. The paper begins with an introduction of the proposed approaches in the modeling of complex physical systems, followed by a quick literature review of FLM and BBN. This thesis uses an existing pump system [3] as a case study, where the resulting NPSHA data obtained from the applications of BBN and FLM are compared with the outputs derived from the implementation of a Mathematical Model. Based on these findings, discussions and analyses are made, including the identification of the respective strengths and weaknesses posed by the two methodologies. Last but not least, further extensions and improvements towards this research are discussed at the end of this paper.
机译：本文的目的是开发，扩展，比较和对比两种方法，即BBN和FLM，它们用于对物理系统行为动力学进行建模，并有助于更好地理解POF。本文首先介绍了复杂物理系统建模中的拟议方法，然后对FLM和BBN进行了快速文献综述。本文以一个现有的泵系统为例[3]，将通过BBN和FLM的应用获得的NPSHA数据与通过实施数学模型得到的输出进行比较。基于这些发现，进行了讨论和分析，包括确定这两种方法各自构成的优点和缺点。最后但并非最不重要的一点是，本文结尾讨论了对该研究的进一步扩展和改进。

著录项

  • 作者

    Cheng, Ping Danny.;

  • 作者单位

    University of Maryland, College Park.;

  • 授予单位 University of Maryland, College Park.;
  • 学科 Engineering General.;Engineering Mechanical.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2010
  • 页码 139 p.
  • 总页数 139
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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