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基于粗糙集与贝叶斯网络的推理和诊断模型
  • ISSN号:1001-7445
  • 期刊名称:《广西大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]广西大学数学与信息科学学院,广西南宁530004
  • 相关基金:国家自然科学基金(70861001);广西自然科学基金(桂科自0991027);广西大学科研基金资助项目(XGL090001)
中文摘要:

基于粗糙集知识约简、规则提取的优势和贝叶斯网络强大的推理能力,对决策表进行约简和提取决策规则获取节点关系、节点概率分布等信息,以获取的信息为基础建立贝叶斯网络模型。然后通过贝叶斯网络实现进行高效快速的推理和诊断。实例分析表明,该方法是可行有效的。

英文摘要:

Based on rough set knowledge reduction, rules extraction and the powerful bayesian Network reasoning ability, the reduction of the decision-making table and the extraction of decision rules help obtain such information as the relationship between nodes and the node probability distribution, thus establishing a bayesian network model. Next the bayesian network can be applied to realize fast and efficient reasoning and diagnosis. And the analysis of examples shows that this method is feasible and effective.

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期刊信息
  • 《广西大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:广西大学
  • 主办单位:广西大学
  • 主编:陈保善
  • 地址:广西南宁市大学路100号广西大学西校区
  • 邮编:530005
  • 邮箱:gxuzrb@gxu.edu.cn
  • 电话:0771-3235713 3232390
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-7445
  • 国内统一刊号:ISSN:45-1071/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 全国高校自然科学优秀学报,广西优秀科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:9092