仪器仪表学报
儀器儀錶學報
의기의표학보
Chinese Journal of Scientific Instrument
2015年
7期
1554-1561
,共8页
刘浩然%吕晓贺%李轩%李世昭%史永红
劉浩然%呂曉賀%李軒%李世昭%史永紅
류호연%려효하%리헌%리세소%사영홍
最大支撑树%改进算法%贝叶斯网络结构学习%水泥回转窑%故障诊断模型
最大支撐樹%改進算法%貝葉斯網絡結構學習%水泥迴轉窯%故障診斷模型
최대지탱수%개진산법%패협사망락결구학습%수니회전요%고장진단모형
most weight supported tree%improved algorithm%bayesian network structure learning%cement rotary kiln%fault diagnosis model
贝叶斯网络是数据挖掘最有效和可靠的方法之一,而贝叶斯网络结构学习是贝叶斯网络研究的关键环节.针对现有经典结构学习算法——爬山算法易陷入局部最优、效率低的问题,通过计算互信息建立最大支撑树,并将最大支撑树与简化爬山算法相结合,提出了一种新的贝叶斯网络结构学习改进算法.通过与经典的爬山法和K2算法进行比较,结果表明该改进算法不仅能够得到较高准确率的模型,而且能够提高模型建立的效率.最后基于该改进算法,结合冀东水泥集团的水泥回转窑现场运行数据,建立了水泥回转窑故障诊断模型,实现了精确快速的故障诊断.
貝葉斯網絡是數據挖掘最有效和可靠的方法之一,而貝葉斯網絡結構學習是貝葉斯網絡研究的關鍵環節.針對現有經典結構學習算法——爬山算法易陷入跼部最優、效率低的問題,通過計算互信息建立最大支撐樹,併將最大支撐樹與簡化爬山算法相結閤,提齣瞭一種新的貝葉斯網絡結構學習改進算法.通過與經典的爬山法和K2算法進行比較,結果錶明該改進算法不僅能夠得到較高準確率的模型,而且能夠提高模型建立的效率.最後基于該改進算法,結閤冀東水泥集糰的水泥迴轉窯現場運行數據,建立瞭水泥迴轉窯故障診斷模型,實現瞭精確快速的故障診斷.
패협사망락시수거알굴최유효화가고적방법지일,이패협사망락결구학습시패협사망락연구적관건배절.침대현유경전결구학습산법——파산산법역함입국부최우、효솔저적문제,통과계산호신식건립최대지탱수,병장최대지탱수여간화파산산법상결합,제출료일충신적패협사망락결구학습개진산법.통과여경전적파산법화K2산법진행비교,결과표명해개진산법불부능구득도교고준학솔적모형,이차능구제고모형건립적효솔.최후기우해개진산법,결합기동수니집단적수니회전요현장운행수거,건립료수니회전요고장진단모형,실현료정학쾌속적고장진단.
