基于朴素贝叶斯的核电厂事故诊断方法研究

齐奔; 梁金刚; 张立国; 童节娟; 闫术

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基于朴素贝叶斯的核电厂事故诊断方法研究

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本文将机器学习领域的贝叶斯技术应用于核应急中的电厂状态诊断,提出了基于朴素贝叶斯分类器的核电厂事故诊断方法。利用压水堆核电厂仿真机获取事故案例数据,对朴素贝叶斯分类模型进行训练,实现了对核电厂多类事故(LOCA、SGTR、MSLB)的诊断。测试结果表明,基于朴素贝叶斯分类器的核电厂事故诊断方法在诊断精度、诊断效率、事故类型可扩展性以及程序自主化诊断上有显著优势,并且模型训练中不同事故类型先验分布对诊断结果影响较小,具有较好的适用性。

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来源
《辐射防护》 |2021年第s01期|59-63|共5页
作者
齐奔; 梁金刚; 张立国; 童节娟; 闫术;
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作者单位

清华大学核能与新能源技术研究院;

北京100084;

辽宁红沿河核电有限公司;

辽宁大连116302;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类辐射事故;
关键词
核应急; 事故诊断; 朴素贝叶斯; 机器学习;

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