《貝葉斯網絡理論在裝備故障診斷中的應用》介紹瞭故障診斷及貝葉斯網絡的基本理論，闡述瞭貝葉斯網絡理論在智能故障診斷方法中的應用。提齣瞭一種基於模型分解的復雜係統診斷模型建立方法，能夠在最小領域專傢負擔情況下建立診斷貝葉斯網絡模型；基於Gibbs抽樣的診斷模型評估算法，采用等概率故障注入算法，能夠實現對診斷模型的全麵覆蓋測試，對診斷模型進行全麵評估。介紹瞭一種基於簇樹的通用近似診斷推理算法，結閤瞭簇樹精確算法和重要性抽樣原理，通用性好、計算效率高。基於進化計算的貝葉斯網絡結構學習算法，對缺失數據處理是基於後驗網絡的，補充數據可信度比較高，在丟失數據較多的情況下網絡結構學習性能較好。
《貝葉斯網絡理論在裝備故障診斷中的應用》適用於從事故障診斷研究領域的高等學校研究生和有關技術人員參考，對模式識彆、知識發現等人工智能領域的研究人員也有一定的參考價值。
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