系统可靠性建模的贝叶斯网络结构学习方法研究与实现

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系统可靠性建模的贝叶斯网络结构学习方法研究与实现

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系统可靠性建模的贝叶斯网络结构学习方法研究与实现

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第1章绪论	第8-15页
· 可靠性研究的背景及其意义	第8-9页
· 可靠性研究的经典建模方法介绍	第9-10页
· 贝叶斯网络学习方法研究现状	第10-12页
· 贝叶斯网络可靠性建模研究现状	第12-13页
· 论文内容安排	第13-15页
第2章贝叶斯网络与系统可靠性	第15-23页
· 贝叶斯网络基本概念与模型诠释	第15-16页
· 系统可靠性的基本理论	第16-17页
· 系统可靠性模型的贝叶斯网络表达	第17-19页
· 可靠性数据的产生与蒙特卡洛方法	第19-20页
· 由贝叶斯网络计算系统可靠性示例	第20-23页
第3章贝叶斯网络学习方法	第23-31页
· 贝叶斯网络参数学习方法	第23页
· 贝叶斯网络结构学习方法	第23-30页
· 基于评分搜索的结构学习方法	第24-29页
· 基于最小描述长度的结构学习方法	第24-26页
· 基于贝叶斯信息准则的结构学习方法	第26-28页
· 基于贝叶斯评分的结构学习方法	第28-29页
· 基于条件独立性测试的方法	第29-30页
· 本章小结	第30-31页
第4章基于CH评分与DGA的系统可靠性模型构建方法	第31-44页
· BN结构的DC描述	第31-32页
· BN结构的进化过程	第32-35页
· CH-DGA算法的性能分析	第35-40页
· K2算法简介	第35-36页
· 性能分析	第36-40页
· 数控机床实例分析	第40-43页
· 本章小结	第43-44页
第5章基于M-B规则的系统可靠性模型构建方法	第44-60页
· 本章概述	第44页
· MDL法的特点	第44-45页
· BIC法的特点	第45页
· 结构学习的M-B方法	第45-51页
· 节点对儿父子关系的BIC推断	第47页
· 运用改进的爬山法（IHC）引导学习进程	第47-51页
· M-B法性能分析	第51-56页
· 结构学习实例分析	第51-53页
· M-B法的精度与速度分析	第53-56页
· 动力运输车实例分析	第56-59页
· 本章小结	第59-60页
第6章总结和展望	第60-62页
· 全文总结	第60页
· 展望	第60-62页
参考文献	第62-67页
附录A	第67-72页
攻读硕士学位期间的研究成果	第72-73页
致谢	第73页

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