[发明专利]一种基于专家知识约束的高压开关柜状态评估贝叶斯网络模型参数学习方法

摘要

一种基于专家知识约束的高压开关柜状态评估贝叶斯网络模型参数学习方法，所述方法包括如下步骤：1)高压开关柜样本数据集的获取与处理；2)根据系统中各事件的实际情况，通过事件之间的因果关系构建系统的贝叶斯网络结构图G，基于条件独立，确定所有节点的联合概率为P{θ1,θ2,…,θn}；3)确定基于专家知识的参数约束；4)将期望最大化算法与专家知识相结合的方法来进行贝叶斯网络的参数学习。本发明能够将专家知识和贝叶斯网络进行融合，对不适定问题进行正则化处理，限制搜索空间，避免局部极大值。