Algoritmo de aprendizaje de estructura de red bayesiana basado en descomposición para el modelo de diagnóstico de anormalidades del proceso del molino de carbón
Autores: Chang, Yuqing; Liu, Leyuan; Kang, Xiaoyun; Wang, Fuli
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Algoritmo de aprendizaje de estructura de red bayesiana basado en descomposición para el modelo de diagnóstico de anormalidades del proceso del molino de carbón
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Red de Bayes a gran escala
Proceso del molino de carbón
Aprendizaje de estructuras
Estado anormal
Modelo de diagnóstico
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
En el aprendizaje de la estructura del modelo de red bayesiana (BN) a gran escala para el proceso del molino de carbón, tomando en cuenta el problema de que el método basado en descomposición no puede garantizar el aprendizaje suficiente del vecindario del nodo de estado anormal en el modelo de diagnóstico, este artículo propone un nuevo método de aprendizaje de estructura de BN basado en descomposición.
Descripción
En el aprendizaje de la estructura del modelo de red bayesiana (BN) a gran escala para el proceso del molino de carbón, tomando en cuenta el problema de que el método basado en descomposición no puede garantizar el aprendizaje suficiente del vecindario del nodo de estado anormal en el modelo de diagnóstico, este artículo propone un nuevo método de aprendizaje de estructura de BN basado en descomposición.