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输入数据的方法有很多种,可以手动输入数据,也可以通过样本数据让软件自主学习,由于瞎编的网络没有样本,所以就手动输入吧。先从第一层父节点开始定义,例如这个“家庭教育”,同样的,双击节点,点击Table,输入数据。

上述方法不仅适用于柴油机润滑系统,对于其它机械设备多故障的诊断同样具有借鉴意义。然而,贝叶斯网络诊断模型虽然能够有效地解决柴油机润滑系统多故障诊断问题,但建立诊断模型却需要大量的先验知识,在很大程度上制约了该方法的实际应用。如何减少贝叶斯网络诊断模型所需的先验知识,是推动该方法实际应用的关键。该问题仍需科研人员做进一步深入研究。

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相关的数据是后台获得的四个数据文件中的名为“rules.csv”的文件,我们读出来后,还是用head()函数显示前几行,用nrow()函数看它共有多少行(“ncol()函数”用来看总的列数)。

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推理可经由模型给定情境进行推断。例如,某些事件的结果已知,并被插入随机变量。该模型可被用于估计事件原因的概率或可能的接下来的结果。

许多不同类型的图模型,虽然两种最常见的是隐马尔科夫链模型和贝叶斯网络。

例如上面数据中,已知H1和H2同时出现的支持度S({H1}→{H2})为1/6,

从图示的分析中可以看出,它可以理解为:“B在A中所占的比例”,即AB的公有部分与A的比值。

与概率完全基于纯粹的过去事件发生次数的频率学派不同,贝叶斯概率是结果当中的主观概率或信念的研究。

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最后,用“heuristic()函数”,在“贪婪自搜索算法”的基础上,进一步通过“扰动”初始网络,对网络图进行修正,这一算法叫做“启发式搜索算法”。

贝叶斯信念网络,或者简称“贝叶斯网络”,提供了一种将贝叶斯定理应用到复杂问题当中的简化方式。

下面通过一起故障实例说明所建润滑系统贝叶斯网络模型在故障诊断中的应用。

(3)基于贝叶斯网络的诊断方法综合了设备历史运行状况(先验概率)和当前观测信息(推理证据),诊断结果更为全面,能为故障的排查提供更加准确的理论指导。

x1,x2,x3代表了3个变量,分别为3个节点,它们之间的每一个箭头均为单箭头,箭头发出的那一端的变量为“因(parents)”,指向的那一端为“果(children)”。

图中有3个条件概率表,拿左下角的为例,表的左侧为条件(因),右侧为条件概率(果)。

因此如果发现上述解释过程存在错误或者不当理解之处,非常欢迎在最后留言帮助我学习,非常感谢。

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