基于貝葉斯方法的汽車天窗制造過(guò)程異常問(wèn)題分析
【文章頁(yè)數(shù)】:74 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖1.2故障診斷方法分類??Fig.?1.2?Sort?of?fault?diagnosis?method??基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的異常診斷系統(tǒng),它是模仿人類大腦神經(jīng)元的一種算法,由??.
第4頁(yè)?華東理工大學(xué)碩士學(xué)位論文??古備診斷??基書言敵理 ̄|?丨基于解析模型|軒AX智能算??i並概相?狀等萁?I?模蒙2??5?率關(guān)?態(tài)價(jià)?S?神糊盂喆??S?密分?彳古空?I?經(jīng)數(shù)I?S??S?II?g?1?I?環(huán)?|?I?I??U?u?□?□?u?^?方法?I?I??/2....
圖1.3?—個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??Fig.?1.3?A?simple?neural?network??
第4頁(yè)?華東理工大學(xué)碩士學(xué)位論文??古備診斷??基書言敵理 ̄|?丨基于解析模型|軒AX智能算??i並概相?狀等萁?I?模蒙2??5?率關(guān)?態(tài)價(jià)?S?神糊盂喆??S?密分?彳古空?I?經(jīng)數(shù)I?S??S?II?g?1?I?環(huán)?|?I?I??U?u?□?□?u?^?方法?I?I??/2....
圖1.5?—個(gè)簡(jiǎn)單的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)??Fig.?1.5?A?simple?Bayesian?network??
華東理工大學(xué)碩士學(xué)位論文?第5頁(yè)??問(wèn)題中有得到應(yīng)用。??y?/??u?廣'??,A.??,z?。??/?^??—???X??7??圖1.4支持向量機(jī)的線性分離圖??Fig.?1.4?Linear?separation?diagram?of?support?vector?mach....
圖2.1貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖??Fig.?2.1?Structure?of?Bayesian?network??
與參數(shù)學(xué)習(xí)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)一般的推理模式。??2.1貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本理論??2.1.1基本定義與定理??貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成要素主要分為有向無(wú)環(huán)圖G和條件概率集P兩部分,如圖??2-1所示為一個(gè)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖,即有向無(wú)環(huán)圖;條件概率集是網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)??節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的條件概率PfX?lA)....
本文編號(hào):4052698
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