[发明专利]基于混合贝叶斯网络的汽车故障诊断方法在审
| 申请号： | 202010941854.5 | 申请日： | 2020-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN112085202A | 公开（公告）日： | 2020-12-15 |
| 发明（设计）人： | 杨晛;潘春茹;关展旭 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G06N7/00 | 分类号： | G06N7/00;G05B23/02 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 陈丽;李洪福 |
| 地址： | 066004 河北省*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于混合贝叶斯网络的汽车故障诊断方法，该方法包括：采用基于条件熵的序列生成法与融合专家信息的K2算法相结合的混合贝叶斯网络结构学习方法，得到混合贝叶斯网络，然后利用该混合贝叶斯网络进行汽车故障诊断。在无专家知识的情况下可以得到与利用互信息排序相同的性能效果，但计算量却更加简便。在K2算法内部融入少量专家知识便可得到更好的性能效果，并能够修正可能由于样本数据缺失或输入顺序差异较大造成的偏差以学习到更好的网络结构。解决了汽车故障诊断方法中存在的计算复杂度高的问题，使汽车故障诊断更快速，诊断结果更准确。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 混合 贝叶斯 网络 汽车 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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