本文選題：貝葉斯網絡 + 網絡學習�。� 參考：《電子測量與儀器學報》2016年11期

【摘要】：針對貝葉斯網絡構建時參數與結構難以自適應調整,提出基于Netica的自學習貝葉斯網絡的構建方法。首先根據Netica要求處理樣本數據集,然后運用Netica基礎函數開發(fā)結構學習模塊和參數學習模塊,進而能夠構建出自動學習樣本數據集的貝葉斯網絡。同時,開發(fā)了概率推理模塊和證據敏感性分析模塊以評估所建網絡的有效性。以國家電網的短路故障樣本數據為例建立其自學習貝葉斯網絡,實驗構建的自學習貝葉斯網絡能夠實現不確定性推理,表明所提方法是貝葉斯網絡功能實現的一個新途徑。
[Abstract]:In view of the difficulty of adaptive adjustment of parameters and structures in the construction of Bayesian networks, a method of building a self-learning Bayesian network based on Netica is proposed. Firstly, the sample data set is processed according to the requirements of Netica, and then the structure learning module and parameter learning module are developed by using the basic function of Netica, and then the automatic learning sample data set can be constructed. At the same time, the probability reasoning module and the evidence sensitivity analysis module are developed to evaluate the effectiveness of the built network. The self-learning Bias network is established with the sample data of the short circuit fault of the national grid. The self learning Bias network constructed by the experiment can realize the uncertainty reasoning, which shows that the proposed method is Bias. A new approach to the realization of network functions.
【作者單位】： 安徽理工大學電氣學院;上海大學機自學院;
【基金】：國家“863”高技術研究發(fā)展計劃(2001AA040103-7)資助項目
【分類號】：TP18

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本文編號：1988226