[发明专利]一种基于贝叶斯网络的摩擦噪音预测方法

摘要

根据本发明所提供的基于贝叶斯网络的摩擦噪音预测方法，包括以下步骤：步骤1，获取摩擦噪音以及与摩擦噪音产生关联的数据样本；步骤2，对步骤1中的数据样本进行离散化处理；步骤3，进行贝叶斯网络学习，建立贝叶斯网络结构图；步骤4，根据数据样本的集合来更新贝叶斯网络结构图中每个节点在其父节点下的条件概率；步骤5，根据步骤4中得到的条件概率对摩擦噪音的频率和强度进行预测。因为基于贝叶斯网络预测摩擦噪音是利用有向无环图与概率理论的有机结合,将随机变量间的联合概率直观地表达出来，无需考虑声源的复杂外形和各种发生机理，只需对测得的数据进行处理后就能对摩擦噪音进行预测，具有较高的预测精度与可靠性，十分简便快捷。

主权项

1.一种基于贝叶斯网络的摩擦噪音预测方法，用于利用概率来预测和描述摩擦噪音的频率和强度，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取摩擦噪音以及与所述摩擦噪音产生关联的关联数据,所述摩擦噪音和所述关联数据构成数据样本；步骤2，对步骤1中的所述数据样本进行离散化处理；步骤3，进行贝叶斯网络学习，建立贝叶斯网络结构图；步骤4，根据所述数据样本的集合来更新所述贝叶斯网络结构图中每个节点在其父节点下的条件概率；步骤5，根据步骤4中得到的条件概率对摩擦噪音的频率和强度进行预测。