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申请/专利权人：南昌大学
摘要：本发明属于SOFC系统故障预测领域，具体涉及一种基于朴素贝叶斯算法的SOFC系统故障几率预测方法。所述方法为：从某SOFC系统的历史数据库中提取历史开发数据并进行预处理，创建训练集与测试集，从训练集数据中确定特征属性与输出类别空间，根据训练集发生故障的参数数据统计各特征属性取值先验概率，采用先验概率学习计算条件概率，当特征属性取值为连续值和离散值时分别采用不同的条件概率计算，选择两两特征组合的方式计算相应的条件概率提高模型的泛化性能，由先验概率联合计算后验概率，建立朴素贝叶斯模型分类器，采用测试集进行验证，将实时SOFC系统参数数据输入模型获取相应的故障几率大小。
主权项：1.一种基于朴素贝叶斯算法的SOFC系统故障几率预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、收集训练集数据，从某SOFC系统的历史数据库中提取历史开发数据并进行预处理，将预处理后的SOFC系统参数数据进行多段随机抽样，按照预设比例8：2形成训练集与测试集；从训练集数据中确定特征属性，将其取值为朴素贝叶斯模型的特征输入，确定输出类别，建立向量组；利用训练集进行半监督学习训练，建立朴素贝叶斯模型；S2、利用测试集对训练结果进行验证；S3、朴素贝叶斯模型的实际运用，获取SOFC系统实际参数数据输入该朴素贝叶斯模型，获取相应的SOFC系统故障几率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌大学 一种基于朴素贝叶斯算法的SOFC系统故障几率预测方法
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