针对贝叶斯网络中引入专家评价的先验概率评估方法

摘要

本发明公开了针对贝叶斯网络中引入专家评价的先验概率评估方法。现有针对贝叶斯网络的先验概率评估方法未提及如何得到量化的专家评价先验概率，且当故障诊断样本容量不足时会造成故障因子的统计先验概率缺失。本发明首先对专家评价进行误差判别，包括评价失真误差和评价经验误差判别；然后对于故障因子，利用算术平均值和分批估计理论进行数据融合；基于多重插补对故障因子的历史统计概率补全；对专家评价数据集和统计概率数据集进行幂函数拟合，将专家评价转化为量化的先验概率。本发明有效将专家评价误差剔除、将专家组的评价拟合，实现精确量化专家评价，与诊断样本得到的统计概率结合，得到完备的先验概率集，提高贝叶斯网络推理的准确度。