基于EM的数据丢失贝叶斯网络参数学习优化算法

Bayesian Networks Data Missing

提出了一种数据丢失贝叶斯网络参数学习的优化算法。期望最大化（EM）算法是常用的参数学习算法。 EM的最大似然估计（MLE）和最大后代估计（MAP）是局部估计，而不是全局估计，不容易实现全局最优。因此，本文提出了一种基于EM算法的点估计相对误差最小优化算法（EM-MLE-MAP）。仿真和实验结果表明，该算法在转子贝叶斯网络故障诊断中具有较好的精度，当损失率小于3％时，具有较高的诊断精度。

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