Детальная информация

Название Bayesian networks in fault diagnosis. Practice and application
Другие авторы Cai Baoping; Liu Yonghong; Hu Jinqiu; Liu Zengkai; Wu Shengnan; Ji Renjie
Выходные сведения Singapore [etc.]: World Scientific, cop. 2019
Коллекция Электронные книги зарубежных издательств; Общая коллекция
Тематика Вычислительные сети — Надежность; World Scientific Publishing eBooks Collection
УДК 004.7.052
Тип документа Другой
Тип файла Другой
Язык Английский
Права доступа Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать)
Дополнительно Новинка
Ключ записи RU\SPSTU\edoc\73432
Дата создания записи 21.08.2024

Разрешенные действия

Посмотреть

Fault diagnosis is useful for technicians to detect, isolate, identify faults, and troubleshoot. Bayesian network (BN) is a probabilistic graphical model that effectively deals with various uncertainty problems. This model is increasingly utilized in fault diagnosis.This unique compendium presents bibliographical review on the use of BNs in fault diagnosis in the last decades with focus on engineering systems. Subsequently, eleven important issues in BN-based fault diagnosis methodology, such as BN structure modeling, BN parameter modeling, BN inference, fault identification, validation, and verification are discussed in various cases.Researchers, professionals, academics and graduate students will better understand the theory and application, and benefit those who are keen to develop real BN-based fault diagnosis system.

Количество обращений: 1 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика