【摘 要】
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针对装备在不同配置及使用环境的条件下运行的故障率等级差异,详细介绍并分析了现有各贝叶斯分类器的特点和构建算法。在此基础上,提出了基于贝叶斯网络的产品故障分类模型建模方法用于指导实际分类任务的模型建立和应用。通过法国某装备生产企业的实例分析,实验结果证明在所有的贝叶斯网络分类器及传统的决策树C4.5分类器中,树型朴素贝叶斯分类器能够取得最好的分类效果,并为后续的维修资源配置及产品运行能力优化提供有效
【机 构】
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西北工业大学机电学院,巴黎中央理工大学工业工程实验室
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针对装备在不同配置及使用环境的条件下运行的故障率等级差异,详细介绍并分析了现有各贝叶斯分类器的特点和构建算法。在此基础上,提出了基于贝叶斯网络的产品故障分类模型建模方法用于指导实际分类任务的模型建立和应用。通过法国某装备生产企业的实例分析,实验结果证明在所有的贝叶斯网络分类器及传统的决策树C4.5分类器中,树型朴素贝叶斯分类器能够取得最好的分类效果,并为后续的维修资源配置及产品运行能力优化提供有效的理论支持。
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