摘要
本公开是关于一种特定场景下基于贝叶斯网络的风险分析方法、装置、电子设备以及存储介质。其中,该方法包括:基于预设的特定场景中收集与预设问题相关的观测数据;构建变量之间的有向依赖关系图,完成贝叶斯网络构建;根据预设参数学习算法对所述贝叶斯网络中的条件概率表进行估计;基于所述贝叶斯网络及所述贝叶斯网络参数,计算目标变量的后验概率分布;建立基于贝叶斯网络的风险分析预测系统,将用户输入的数据进行预测,并输出后验概率分布结果并进行分析,完成对输入数据的预测。本公开能够应对大规模数据和快速变化的场景,克服了传统方法在处理复杂关系时存在的数据需求高和难以处理不确定性等问题,能够提高估计概率的准确性。
技术关键词
分析预测系统
后验概率分布
风险分析方法
网络
学习算法
变量
计算机可读指令
参数学习模块
条件依赖关系
场景
风险分析系统
有向无环图
节点
人机交互界面
数据采集模块
统计方法
系统为您推荐了相关专利信息
分布式边缘
大语言模型
推理方法
深度优先搜索
计算机可读指令
分类检测方法
数据
样本
异常流量检测
多头注意力机制
指数加权移动平均值
序列
自燃预警系统
深度神经网络模型
一氧化碳
电梯状态数据
数字孪生模型
电梯调度
信息平台
电梯管理方法