[发明专利]基于自适应变权重的BN参数学习算法及其应用在审
| 申请号： | 202110131260.2 | 申请日： | 2021-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN112906893A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 侯勇严;郑恩让;郭文强;黄梓轩;李梦然;徐成 | 申请（专利权）人： | 陕西科技大学 |
| 主分类号： | G06N7/00 | 分类号： | G06N7/00 |
| 代理公司： | 西安鼎迈知识产权代理事务所(普通合伙) 61263 | 代理人： | 李振瑞 |
| 地址： | 710021 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于自适应变权重的BN参数学习算法，首先根据小样本数据量的变化，设计了调整样本数据和定性约束扩展参数的权重系数，然后进行自适应加权融合计算得出BN参数学习结果，解决在小数据集情况下贝叶斯网络参数学习的问题。本发明提出的基于自适应变权重的BN参数学习算法在小数据集下进行BN参数学习时，能够随着数据量的变化自适应调整样本量和定性约束参数的权重，进而优化参数学习的结果，提高了学习精度，该算法应用在轴承故障诊断中也展现出其优异的可行性和实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 权重 bn 参数 学习 算法 及其 应用 | ||
【主权项】：
暂无信息
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