作者:徐曼,沈江,余海燕
摘要:针对故障诊断过程中决策误判的损失问题,将最小风险决策与树增强朴素贝叶斯相结合,提出了一种新的决策诊断模型。引入决策损失测度函数,构造基于最小风险准则的TAN推理模型,及基于该模型的三级椎理机制,以最大限度减少误判的发生。以航天航空系统环境中作业人员生理参数数据集进行有效性验证,与其他相关智能推断模型对诊断结果进行对比。实验结果表明,采用最小风险准则的贝叶斯网络分类器进行推理诊断,具有更低的决策总损失。
发文机构:南开大学工业工程系 天津大学管理与经济学部
关键词:树增强朴素贝叶斯最小风险准则决策损失诊断模型tree augmented naive Bayesminimal risk criteriadecision-making lossesdiagnostic model
分类号: C934[经济管理—管理学][社会学]