为解决电机在变负载运行条件下滚动轴承振动信号故障的特征提取困难、故障诊断准确率低的问题,提出一种基于变步长粒子群的变分模态分解与贝叶斯网络相结合的滚动轴承故障诊断模型。通过变步长粒子群算法优化的变分模态分解与Hilbert变换,提取故障信息并离散化处理,构建贝叶斯网络故障诊断模型,对滚动轴承故障发生概率推理,并利用完备、不完备数据集以及噪声试验验证该方法的准确性。仿真结果表明,该方法能高效提取特征信息,实现对不确定信息的推理估计,提高滚动轴承故障诊断的准确率,在滚动轴承的故障诊断预测中具有较好的理论与应用前景。

贝叶斯网络推理机BNJ-Java实现，在自己的研究工作中采用贝叶斯网络作为工具，需要实现原型系统或者做实验的有用

R语言构建贝叶斯网络，很实用的讲解和案例

线性高斯分布： P(c | h, subsidy) = N(ath + bt, t2)(c) = 1/ (t21/2) e –1/2{[c-(ath + bt)]/t]} P(c | h, ~subsidy) = N(afh + bf, f2)(c) = 1/ (f21/2) e –1/2{[c-(afh + bf)]/t]} S型函数(Sigmoid function) p(buys | Cost = c) = 1 / {1 + exp[-2(-u+)/ ]}

贝叶斯网络分析软件，亲测好用，网上有详细教程，自行搜索。

 为了实现对空情目标威胁评估准确、方便、快捷的需求，根据贝叶斯网络特点，运用联结树推理算法，将其应用在空情目标威胁评估系统当中。最后通过实例分析，综合敌方的破坏力、机动能力、运动模式及行为企图的先验知识，对其空情目标进行估计，能够直观的理解以及能够很好的获得空情信息。

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贝叶斯网络故障诊断模型解耦方法的探讨，钟文奇，张三同，复杂系统贝叶斯网络故障诊断模型因节点多、耦合关系复杂，具有推理诊断效率低，诊断结果解释能力差等缺点。引进解耦思想，过对三

整数规划求解贝叶斯网络构造算法,算是当前最好的一类算法

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