公开(公告)号：CN116629409A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310501709.9

申请日：2023-05-06

Applicant: 南昌大学

Inventor： 胡建功 ,  张代辉 ,  黎骏杰 ,  赖美霖 ,  何凰 ,  朱益楠 ,  吴肖龙

IPC: G06Q10/04 ,  G06F16/25 ,  G06F17/18 ,  G06F16/2458 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0895

Abstract: 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。