📚 网上馆配 · 在线荐购平台

内容简介：本书以置信规则库(BeliefRuleBase，BRB)为核心理论支撑，聚焦幂集辨识框架下的技术创新方向，系统开展置信规则库建模与推理方法的深度研究，深入探索其结构与参数的联合优化学习路径，并创新性提出属性动态可靠度约束下的幂集置信规则库建模方案，构建起一套逻辑严密、层次清晰的理论方法体系。在此基础上，本书紧扣复杂系统容错的工程应用需求，充分考量传感器故障与执行器故障两类典型失效场景，将前期形成的理论研究成果与工程实践场景进行深度融合，形成兼具科学性与实用性的技术解决方案，致力于攻克复杂系统容错领域的关键技术难题。