基于贝叶斯推理的气田管网故障诊断系统研究

摘要：

针对贝叶斯网络用于复杂大系统故障分析过程中存在的信息不完备和不确定性,当中间节点众多、依赖关系复杂时,求解难度会随着网络节点的增加而指数级增加的NP-hard问题,本文将任务、资源的时间约束有效区间”最早开始时间,最晚结束时间”引入到贝叶斯推理网络的最强依赖算法中,以便加快此类相关问题求解的运算速度.利用该近似推理算法研究开发了天然气采输管网调度故障诊断系统,仿真实验结果分析表明了系统及算法的有效性.

关键词： Bayesian Network Maximum Depend Algonthm Time restriction Digital Gas Fields

作者: 王洪泊 涂序彦

作者单位: 北京科技大学信息工程学院 北京100083

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国人工智能学会第十三届学术年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 795-800

在线出版日期: 2009-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）