Методы технической диагностики. Голубков В.А. - 7 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

7
Отметим, что
1
(/)1
j
m
js i
s
Pk D
=
=
∑
, где m
j
– число разрядов признака k
j
.
Сумма вероятностей всех возможных реализаций признака равна еди-
нице.
В диагностическую матрицу включены априорные вероятности ди-
агнозов. Процесс обучения в методе Байеса состоит в формировании
диагностической матрицы. Важно предусмотреть возможность уточ-
нения таблицы в процессе диагностики. Для этого в памяти ЭВМ сле-
дует хранить не только значения P(k
js
/ D
i
), но и следующие величины:
N – общее число объектов, использованных для составления диагнос-
тической матрицы; N
i
— число объектов с диагнозом D
i
; N
ij
– число
объектов с диагнозом D
i
, обследованных по признаку k
j
. Если поступа-
ет новый объект с диагнозом D
μ
, то проводится корректировка прежних
априорных вероятностей диагнозов следующим образом:
μ
μ
( ) ; 1, 2, ..., ; μ;
11
()
1
1
() ; μ.
111
i
i
i
N
N
PD i n i
NN
PD
N
N
PD i
NNN
⎧
==≠
⎪
++
⎪
=
⎨
+
⎪
=+=
⎪
+++
⎩
(16)
Далее вводятся поправки к вероятностям признаков. Пусть у нового
объекта с диагнозом D
μ
выявлен разряд r признака k
j
. Тогда для даль-
нейшей диагностики принимаются новые значения вероятности интер-
валов признака k
j
при диагнозе D
μ
:
µ
µ
µ
µµ
(/) ; ;
1
(/)
1
(/) ; .
11
j
js
j
js
j
jr
jj
N
Pk D s r
N
Pk D
N
Pk D s r
NN
m
m
m
⎧
≠
⎪
+
⎪
⎨
⎪
+=
⎪
++
⎩
(17)
Условные вероятности признаков при других диагнозах корректиров-
ки не требуют.
П р и м е р
Поясним метод Байеса. Пусть при наблюдении за газотурбинным
двигателем проверяются два признака: k
1
– повышение температуры

Страницы