貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是表示復(fù)雜概率知識理解變量之間的因果關(guān)系以及數(shù)據(jù)集特征的有力工具,如何高效的學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一直是研究的重點。水泥篦冷機是水泥生產(chǎn)線中冷卻高溫水泥熟料和回收熱量的關(guān)鍵設(shè)備,水泥篦冷機換熱貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型建立及故障診斷直接影響熟料質(zhì)量和水泥生產(chǎn)能耗。動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在時序空間的拓展,其結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的效率和準(zhǔn)確性直接影響網(wǎng)絡(luò)的適用性。針對傳統(tǒng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法尋優(yōu)效率差的問題,推導(dǎo)出兩種基于節(jié)點序搜索的貝葉斯結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法NOK2算法和NCSC算法,將兩種算法應(yīng)用在篦冷機熟料換熱工藝參數(shù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型建立和動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)構(gòu)建。具體研究工作如下:首先,構(gòu)建基于節(jié)點序?qū)?yōu)進行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的NOK2算法:該算法在經(jīng)典貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法K2算法的基礎(chǔ)上,首先通過計算支撐樹權(quán)重矩陣,構(gòu)建能夠定量評價節(jié)點序的適應(yīng)度函數(shù)。然后通過提出混合交叉策略和孤立節(jié)點處理機制,同時利用動態(tài)學(xué)習(xí)因子和倒置變異策略,提升遺傳算法節(jié)點序?qū)?yōu)的性能。最后將得到的節(jié)點序作為K2算法的先驗知識得到最優(yōu)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。其次,構(gòu)建基于節(jié)點塊序列約束的局部貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索算法NCSC算法,該算法首先... 

【文章來源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究的目的和意義
    1.2 課題研究現(xiàn)狀與分析
        1.2.1 靜態(tài)貝葉斯結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)現(xiàn)狀
        1.2.2 動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 篦冷機研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究內(nèi)容
第2章 基于節(jié)點序?qū)?yōu)進行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法
    2.1 引言
    2.2 NOK2算法研究
        2.2.1 支撐樹權(quán)重矩陣構(gòu)建
        2.2.2 節(jié)點序適應(yīng)度函數(shù)構(gòu)建
        2.2.3 節(jié)點序?qū)?yōu)過程構(gòu)建
        2.2.4 NOK2算法流程
    2.3 NOK2算法性能分析與仿真實驗
        2.3.1 基準(zhǔn)測試網(wǎng)絡(luò)
        2.3.2 節(jié)點序評價函數(shù)性能分析
        2.3.3 算法時間復(fù)雜度分析
        2.3.4 算法收斂性仿真對比分析
        2.3.5 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)仿真分析
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于節(jié)點塊序列約束的局部貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索算法
    3.1 引言
    3.2 NCSC算法研究
        3.2.1 節(jié)點塊序列構(gòu)建
        3.2.2 基于節(jié)點塊序列進行網(wǎng)絡(luò)搜索
        3.2.3 NCSC算法實現(xiàn)
    3.3 NCSC算法性能分析與仿真實驗
        3.3.1 基準(zhǔn)測試網(wǎng)絡(luò)
        3.3.2 時間復(fù)雜度分析
        3.3.3 與標(biāo)準(zhǔn)節(jié)點序的K2 算法對比分析
        3.3.4 與其他算法對比分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于節(jié)點序搜索貝葉斯結(jié)構(gòu)算法的應(yīng)用
    4.1 引言
    4.2 基于節(jié)點序搜索貝葉斯結(jié)構(gòu)算法的篦冷機換熱故障診斷模型
        4.2.1 篦冷機熟料換熱工藝數(shù)據(jù)分析及變量選取
        4.2.2 篦冷機熟料換熱工藝貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)構(gòu)建
        4.2.3 篦冷機熟料換熱工藝貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)與故障診斷
    4.3 基于節(jié)點序搜索的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法
        4.3.1 動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基本假設(shè)及評分函數(shù)
        4.3.2 INKABA算法研究
        4.3.3 INKABA算法實現(xiàn)
        4.3.4 INKABA算法仿真實驗
    4.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于貝葉斯改進結(jié)構(gòu)算法的回轉(zhuǎn)窯故障診斷模型研究[J]. 劉彬,劉永記,劉浩然,李雷,孫美婷.  中國機械工程. 2017(18)
[2]Multi-objective optimization of cooling air distribution of grate cooler with different inlet temperatures by using genetic algorithm[J]. SHAO Wei,CUI Zheng,CHENG Lin.  Science China（Technological Sciences）. 2017(03)
[3]基于蟻群節(jié)點尋優(yōu)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)算法研究[J]. 劉浩然,孫美婷,李雷,劉永記,劉彬.  儀器儀表學(xué)報. 2017(01)
[4]Numerical simulation of heat transfer process in cement grate cooler based on dynamic mesh technique[J]. SHAO Wei,CUI Zheng,WANG NaiHua,CHENG Lin.  Science China（Technological Sciences）. 2016(07)
[5]一種通過結(jié)構(gòu)邊界進行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的算法[J]. 劉廣怡,李鷗,張大龍.  電子與信息學(xué)報. 2015(04)
[6]篦冷機熟料多孔介質(zhì)直管等效換熱模型[J]. 聞巖,王佳順,岳海龍,李斌,劉彬.  化工學(xué)報. 2014(09)
[7]概率圖模型學(xué)習(xí)技術(shù)研究進展[J]. 劉建偉,黎海恩,羅雄麟.  自動化學(xué)報. 2014(06)
[8]基于剖開算子法的水泥篦冷機熟料換熱模型研究[J]. 郝曉辰,范新豐,劉彬.  硅酸鹽通報. 2013(01)
[9]RBF預(yù)測控制在水泥篦冷機系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]. 蔡寧,顏文俊.  水泥. 2010(10)
[10]高溫散料氣-固換熱過程通用數(shù)學(xué)模型的研究[J]. 鄭坤燦,溫治,劉訓(xùn)良,樓國鋒,張欣,張衍國,武文斐.  冶金能源. 2010(02)

博士論文
[1]水泥篦冷機高溫滲流換熱規(guī)律及溫度預(yù)測模型研究[D]. 王美琪.燕山大學(xué) 2016
[2]篦冷機熟料參數(shù)測量及控制模型研究[D]. 李海濱.燕山大學(xué) 2006

碩士論文
[1]基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的水泥回轉(zhuǎn)窯故障診斷系統(tǒng)的研究[D]. 呂曉賀.燕山大學(xué) 2016
[2]水泥熟料輸送及滲流換熱研究[D]. 李娜.燕山大學(xué) 2012



本文編號：3357891