基于Netica的自学习贝叶斯网络的构建

发布时间：2018-06-06 21:49

  本文选题：贝叶斯网络 + 网络学习　； 参考：《电子测量与仪器学报》2016年11期

【摘要】：针对贝叶斯网络构建时参数与结构难以自适应调整,提出基于Netica的自学习贝叶斯网络的构建方法。首先根据Netica要求处理样本数据集,然后运用Netica基础函数开发结构学习模块和参数学习模块,进而能够构建出自动学习样本数据集的贝叶斯网络。同时,开发了概率推理模块和证据敏感性分析模块以评估所建网络的有效性。以国家电网的短路故障样本数据为例建立其自学习贝叶斯网络,实验构建的自学习贝叶斯网络能够实现不确定性推理,表明所提方法是贝叶斯网络功能实现的一个新途径。
[Abstract]:In view of the difficulty of adaptive adjustment of parameters and structures in the construction of Bayesian networks, a method of building a self-learning Bayesian network based on Netica is proposed. Firstly, the sample data set is processed according to the requirements of Netica, and then the structure learning module and parameter learning module are developed by using the basic function of Netica, and then the automatic learning sample data set can be constructed. At the same time, the probability reasoning module and the evidence sensitivity analysis module are developed to evaluate the effectiveness of the built network. The self-learning Bias network is established with the sample data of the short circuit fault of the national grid. The self learning Bias network constructed by the experiment can realize the uncertainty reasoning, which shows that the proposed method is Bias. A new approach to the realization of network functions.
【作者单位】： 安徽理工大学电气学院;上海大学机自学院;
【基金】：国家“863”高技术研究发展计划(2001AA040103-7)资助项目
【分类号】：TP18

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本文编号：1988226