Bayesian Networks In Fault Diagnosis: Practice And Application
Lingua: inglese
Editore: World Scientific Publishing Co Pte Ltd, SG, 2018
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- Nuovo
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Fault diagnosis is useful for technicians to detect, isolate, identify faults, and troubleshoot. Bayesian network (BN) is a probabilistic graphical model that effectively deals with various uncertainty problems. This model is increasingly utilized in fault diagnosis.This unique compendium presents bibliographical review on the use of BNs in fault diagnosis in the last decades with focus on engineering systems. Subsequently, eleven important issues in BN-based fault diagnosis methodology, such as BN structure modeling, BN parameter modeling, BN inference, fault identification, validation, and verification are discussed in various cases.Researchers, professionals, academics and graduate students will better understand the theory and application, and benefit those who are keen to develop real BN-based fault diagnosis system.
Codice articolo LU-9789813271487
- Titolo
- Bayesian Networks In Fault Diagnosis: Practice And Application
- Autore
- Jinqiu Hu
- Editore
- World Scientific Publishing Co Pte Ltd, SG
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Hardback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 9813271485
- ISBN 13
- 9789813271487
Fault diagnosis is useful for technicians to detect, isolate, identify faults, and troubleshoot. Bayesian network (BN) is a probabilistic graphical model that effectively deals with various uncertainty problems. This model is increasingly utilized in fault diagnosis. This unique compendium presents bibliographical review on the use of BNs in fault diagnosis in the last decades with focus on engineering systems. Subsequently, eleven important issues in BN-based fault diagnosis methodology, such as BN structure modeling, BN parameter modeling, BN inference, fault identification, validation, and verification are discussed in various cases. Researchers, professionals, academics and graduate students will better understand the theory and application, and benefit those who are keen to develop real BN-based fault diagnosis system.
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