摘要：针对空调系统运行中所产生的很多不确定性故障问题,建立了贝叶斯网络模型,开发了多故障状态的贝叶斯概率计算模型,利用leaky Noisy-Max模型进行贝叶斯网络参数学习,提出了基于故障特征准则和阈值判别的故障检测与诊断技术。采用现场实测数据,以冷水阀故障为例,验证了该技术的可行性。结果表明,该技术能够诊断出冷水阀故障,诊断结果能够快速定位故障产生源,从而提高空调运行系统的稳定性。

摘要：Bayes分类设备的algorithm是通过计算待辨识数据是哪个分类的概率值,这个概率最大值所从属的类别来判别其所属于的类别,这是利用了系统对未知行径的判断来设计的,构建检测功能时,采取"leaky bucket algorithm"突现了abnormal系统使用short sequences在时间上的部份相关性,省略了偶然出现的abnormal数据的影响,从而有效地对分类的结果进行了研究,使得intrusion detection系统能够有较好的检测功能。