基于变精度粗糙集理论在肿瘤诊断的研究

对肿瘤病例使用变精度粗糙集与贝叶斯方法到处的诊断规则准确性高于粗糙集理论的诊断准确性。基于变精度粗糙集与贝叶斯网络的肿瘤诊断模型对提高肿瘤诊断水平具有良好的临床使用价值,为肿瘤的诊断与分类提供了一种新思路。     

电网故障诊断中基于粗糙集理论的获取方法

介绍了电网故障诊断专家系统中基于粗糙集理论的知识获取的一种新方法 ,利用分层诊断中由断路器变位信息诊断出故障区域 ,指导决策表中条件属性的选择 ,最大限度剔除多余的条件属性 ,通过对决策表进行属性约简和值约简 ,得出故障诊断需要的诊断知识即诊断规则。说明该方法既能有效获取知识 ,又能为诊断提供一定的容错性     

基于贝叶斯网络的拉线塔安全性评估方法

针对拉线塔安全性的影响因素众多,安全评估受主观性影响较大的问题,提出一种基于贝叶斯网络的输电拉线塔安全性评估方法。该方法根据故障树进行构建贝叶斯网络模型,利用拉线塔实际检测数据获取根节点故障状态及其概率,克服了根节点故障概率难以获取的问题。基于贝叶斯网络因果推理,实现拉线塔故障概率计算、致灾因子识别以及故障诊断,实现对拉线塔安全性的分析。通过实例分析表明:基于贝叶斯网络的拉线塔安全性评估方法克服了传统综合评价法主观性强的问题,评估结果与运行情况的一致性较强,可作为拉线塔安全评估的决策工具。     

基于数据挖掘的电网故障在线诊断技术

随经济不断发展,用户对电力系统供电可靠性还有供电质量有了更高要求,原有配电网故障诊断方法不能实现对故障及时定位诊断。基于这些缺陷我们提出一种基于数据挖掘的电网故障在线诊断技术,在数据挖掘技术下将粗糙集及神经网络两种方法结合起来用于配电网故障诊断,通过实例验证这种技术让神经网结构得到了简化,训练时间缩短,泛华能力大大提高,诊断效果满意。     

基于贝叶斯网络的变风量末端故障诊断方法

针对压力无关再热型变风量末端的15种典型故障,提出了一种基于贝叶斯网络的故障诊断方法。根据某建筑实际运行系统建立了Dymola仿真模型,并基于模拟故障数据对所提出的诊断方法进行了验证。结果表明,该方法对于绝大多数故障都可以成功检测并分离,有着较高的准确性和可靠性,并且可较好地应对实际工程中存在的数据问题,将实时故障诊断的应用场景进一步推广。     

粗糙集理论在故障诊断中的应用研究

粗糙集理论,凭借其在处理模糊和不确定信息上的优越性,已经被广泛引用于复杂系统的故障诊断中。对粗糙集理论以及其属性约简过程进行详细的介绍,并通过典型故障实例进行验证,诊断结果表明:在保证分类结果不变的前提下,粗糙集可以查找出对故障分类起主要作用的特征,从而达到属性约简的目的,为粗糙集理论在故障诊断中的深入运用打下了基础。     

基于粗糙集和遗传-RBF神经网络的钢筋混凝土工质量诊断

基于粗糙集和遗传-RBF神经网络理论建立了钢筋混凝土施工质量诊断的智能模型.从泵送施工故障、搅拌机故障、运输机故障、振动器故障四个方面选取10个因素作为诊断故障的考核指标.研究表明:诊断结果和实际情况完全吻合,通过对潜在故障的诊断,可以避免排除故障时的盲目性,做到有针对性地排除故障,为钢筋混凝土施工质量诊断提供了一条新...     

基于混合fuzzy ARTMAP的智能诊断方法在油缸泄漏诊断中的应用

提出了1种混合的fuzzy ARTMAP(FAM)智能诊断方法,对泵车主油缸早期泄漏及异常泄漏进行了诊断分析。由于FAM性能受训练样本输入顺序及油缸泄漏故障样本少的影响,运用信号处理方法和改进的距离区分技术抽取了反映油缸泄漏状态的敏感特征参数,然后将不同排序的学习样本分别输入到多个FAM神经网络进行诊断分析,并结合贝叶斯置信法,获取最终的诊断结果。试验结果表明,该方法不仅能对油缸早期泄漏和异常泄漏故障进行有效诊断,诊断精度分别高于单个FAM及混合BP和RBF网络6%、38%和42%,而且具有较好的鲁棒性。     

基于人工智能技术的电网雷击故障监测方法研究

针对智能电网的雷击故障问题,提出了一种基于AI和智能终端的智能电网雷击故障监测方法。通过对人工智能技术在防雷监测中的应用进行研究,结合台区智能监测终端,建立配电网自动平衡动态防雷监测系统,对配电网雷击故障进行预测,并通过实验验证了该方法的有效性。实验结果表明,该智能电网雷击故障监测方法可以准确预测电网雷击故障,为制定全面防雷解决方案提供了参考,从而有助于配电网实现雷击后自愈,并提高了电网运行的稳定性。     

基于贝叶斯网络的城市燃气管网泄漏事故后果预测与分析

基于贝叶斯网络的城市燃气管网泄漏事故后果的预测与分析,研究城市燃气管网的泄漏过程,建立管网泄漏事故蝶形图模型;其次将该事故蝶形图模型转化为贝叶斯网络,构建城市燃气管网泄漏事故网络模型,进行事故后果的预测与分析;最后通过该模型进行案例分析,对比实际后果情况与模型预测结果,证实该贝叶斯网络模型适用于城市燃气管网泄漏事故后果的预测与分析.     

基于故障树-贝叶斯网络对升降机电气系统可靠性分析

为了提高施工升降机电气设备系统的可靠性，需找出电气设备系统中的故障因素以及薄弱环节。以电气设备系统故障为顶事件，建立故障树，结合结构重要度、概率重要度和关键重要度以及贝叶斯网络进行分析，求出电气设备系统发生故障的概率值，进而确定施工升降机电气设备系统的关键故障因素。分析其故障因素，提出改善措施，提高了电气设备系统的可靠性。结果表明，“电机”为电气设备系统故障的主要原因。该方法提供了一种诊断和避免系统故障的依据。     

大数据平台下基于信息融合与ADAMS建模的压缩机轴类故障识别

含有压缩机故障诊断模块的分布式大数据平台,已成为石化企业设备管理的未来趋势;基于粗糙集和支持向量机理论的大数据信息的快速分类方法对故障识别不理想,特别是基于典型轴类故障力学建模与诊断相结合技术的有效分类方法尚不成熟;文中提出一种基于LMD(Local Mean Decomposition,LMD)与多重分型谱信息融合的故障识别方法,对故障大数据流中难以判定的轴承类间故障程度与位置进行有效识别,利用ADAMS动力学建模分析典型故障输出振动响应,通过与实测数据对比验证,证实该方法可提高二次故障分类的准确性。     

基于WE-ICA的牵引电机速度传感器微小故障检测与识别

文章提出了一种基于小波变换和集成独立成分分析(WE-ICA)的牵引电机速度传感器微小故障检测与识别方法。首先,通过小波变换对高速列车牵引电机数据进行滤波处理,减少噪声对微小故障信息的干扰;接着通过独立成分分析(ICA)方法提取故障信息并建立检测统计量;最后利用贝叶斯推理计算统计量的故障概率,并设计集成统计量用于微小故障检测;另外通过加权贡献度对故障进行识别。利用CRH2牵引电机实验平台对该方法进行验证,实验结果证明了该方法的有效性和实用性。     

基于贝叶斯网络的CRM项目风险评估

针对CRM项目的风险特点,提出了基于贝叶斯网络的风险评估方法.该方法首先通过识别风险和风险关系确定贝叶斯网络结构.在估算风险概率参数后运用贝叶斯网络推理计算CRM项目中风险的发生概率,并评估其影响,划分风险优先级并处理风险.最后通过案例分析验证该方法.     

基于模糊理论与SVM的边坡地震失稳规模贝叶斯网络评估方法

由于历史边坡样本数量不足,使用传统机器学习方法进行边坡稳定性评估往往会出现过拟合问题。以贝叶斯网络为框架,结合模糊理论与支持向量机,建立一种边坡地震失稳规模评估新方法。采用模糊理论求解贝叶斯网络参数的先验分布,同时采用支持向量机求解贝叶斯网络参数的实际样本潜在分布;利用贝叶斯估计方法将先验分布与实际样本潜在分布结合,以得到既满足基本规律又体现样本非线性与随机性的边坡地震失稳规模贝叶斯网络。利用建立好的贝叶斯网络对32个实际边坡样本进行失稳规模评估,正确率为81.25%。通过与基于先验知识的贝叶斯网络、基于实际样本的支持向量机进行对比,可以看出,提出的方法解决了样本不足带来的过拟合问题,正确率有很大提升。并且,该方法在边坡属性不完整的情况下也能对失稳规模作出有效评估。     

基于改进贝叶斯正则化BP神经网络模型的网络安全态势预测方法研究

随着互联网的迅速发展,网络安全问题越来越严重,分析及预测网络安网络安全态势,对于网络安全具有重要意义。本文在网络安全态势量化的的基础上,改进贝叶斯算法,提出一种改进型贝叶斯正则化BP神经网络模型的网络安全态势预测方法,通过模拟网络环境进行数据分析,验证了该预测方法可以减小了训练误差和预测误差,提高了对网络安全态势预测精度,证明了该方法的可行性。     

贝叶斯网络在火灾调查中的应用

介绍了贝叶斯网络的基础理论。将贝叶斯网络引用到火灾调查领域,以助燃剂纵火案的火灾调查分析案例为例,分析了纵火案件中的原因事件和结果事件以及各个因素之间的相互影响关系,根据火灾发生过程建立了贝叶斯网络模型。同时通过贝叶斯算法对火灾调查贝叶斯网络的计算方法进行了研究分析。分析了贝叶斯结构图中涉及到的火灾发生因素概率值的数据来源。     

基于粗糙集和贝叶斯网络的地铁盾构施工诱发邻近桥梁安全风险评价

由于复杂环境制约,地铁盾构邻近桥梁风险评价过程中存在大量的随机不确定性和冗余不确定性。本文结合粗糙集理论和贝叶斯网络构建地铁盾构施工邻近桥梁安全风险评估模型:利用云模型将连续型影响因素离散化以简化数据结构;基于信息熵进行属性约简以删除冗余属性;提出基于贝叶斯网络的事前风险等级预测、事中敏感因素识别、事后致因诊断方法,为制定桥梁风险控制措施提供依据。最后结合广州地铁六号线判定邻近桥梁的风险等级,根据敏感性分析辨识出覆跨比、桥桩与隧道相对水平位置等敏感致险因子,并明确风险发生的前提下最可能的致险因素为覆跨比、桥桩与隧道的相对垂直位置和施工方法。     

效率矩阵与ANP熵权融合下电网关键防护节点评估

电网中少数关键节点遭受空袭打击将产生重大影响甚至可能会产生连锁故障.为更加精准全面多角度识别出电网关键防护节点,提出一种基于效率矩阵-网络层次分析法的熵权融合的电网关键防护节点辨识方法,精准快捷地对关键节点进行防护指导.该方法依据电网传输效率特性来构建效率矩阵得到节点内部价值,构造网络判断矩阵并使用层次分析法得到节点外...     

基于贝叶斯网络的大型建设工程项目风险评估

针对大型建设工程项目风险评估过程中存在的困难,提出了基于贝叶斯网络的大型建设工程项目风险评估方法。该方法以建设工程项目的历史数据为基础,结合专家知识,采用贝叶斯网络对风险事件发生的概率进行推理,并对风险事件的重要程度加以评价。最后以某大型场馆建设项目为例,应用该方法进行风险评估。结果验证了该方法的客观准确性。