基于贝叶斯神经网络的智能诊断系统
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Intelligence Diagnosis System Based on Bayesian Neural Network
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    摘要:

    模型复杂度是制约智能诊断系统的瓶颈,利用贝叶斯网络为扩展神经网络提供了新的思路。融入模型的先验知识,与观察到的数据样本相结合,来进行后验概率的贝叶斯推理。使用马尔科夫链蒙特卡洛方法以获得模型参数的后验分布,实现了对神经网络模型中不同部分复杂度的近制,并在实验中得到证实。

    Abstract:

    Controlling the complexity of model is bottleneck of intelligence diagnosis system. Bayesian Networks provide a new approach for extending Neural Network. Prior know ledge about the model can be corporate with training data to implement Bayesian inference. Markov chain Monte Carlo will help to gain predict distribution in order to control complexity of different parts of model which had been proved in experiment.

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引用本文

张宗辉.基于贝叶斯神经网络的智能诊断系统[J].科技与产业,2011,(7):114-117

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