典型文献
大数据环境下基于贝叶斯网络的系统性能评估方法研究——以冷库系统为例
文献摘要：
贝叶斯信念网络(BBN),是Bayes方法的扩展,是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一,已广泛用于诊断、决策、预测等领域.为解决确定性系统受到不确定因素影响而导致的性能变化的评估问题,选取了一个冷库系统作为分析案例,以实际测量数据为基础,结合系统的数学模型,构建贝叶斯网络,对系统性能进行反向评估.经过在实际环境中检验,证明了方法的有效性和创新性.
文献关键词：
贝叶斯网络;性能评估;差分建模;温度控制
中图分类号：
作者姓名：
吴旭军
作者机构：
烟台职业学院,山东烟台 264670
文献出处：
引用格式：
[1]吴旭军-.大数据环境下基于贝叶斯网络的系统性能评估方法研究——以冷库系统为例)[J].烟台职业学院学报,2022(04):100-104
A类：
差分建模
B类：
大数据环境下,贝叶斯网络,系统性能,性能评估,冷库,信念网络,BBN,Bayes,知识表达,性系统,不确定因素,性能变化,测量数据,温度控制
AB值：
0.350496
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