《表8 窑头负压Ph的条件概率表》
二次风温与三次风温是衡量热回收效率的重要工艺参数[20],其中二次风温一般保持在980?C~1200?C,三次风温一般保持在880?C~980?C.二者的参数学习与推理过程是类似的,并且由IIGA算法构造的诊断模型结构可知,二次风温是三次风温的父节点,即二次风温的状态变化会影响三次风温的状态,若二次风温偏高,会直接导致三次风温偏高;若二次风温偏低,同样会导致三次风温偏低.因而以二次风温为例详细说明诊断模型的参数学习与推理情况.以图11为例,节点V,R对应的条件概率如表7所示,节点Ph对应的条件概率表如表8所示,其中表7的篦速V、风机转速R是图11结构的两个根节点,表8的窑头负压Ph是图11结构的非根节点,所有节点(包括根节点和非根节点)的概率都是在结构和样本数据的基础上,进行参数学习,得到的参数表,也称概率表.表7篦速V、风机转速R的先验概率表和表8窑头负压Ph的条件概率表是在通过IIGA得到的篦冷机贝叶斯结构和数据样本基础上,进行参数学习(本文使用最大似然估计法)得到的.
图表编号 | XD00165470400 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.07.01 |
作者 | 刘彬 |
绘制单位 | 燕山大学信息科学与工程学院、燕山大学河北省特种光纤与光纤传感重点实验室 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |