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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利一种基于改进贝叶斯网络结构的工业报警网络构造方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116578841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310568277.3，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于改进贝叶斯网络结构的工业报警网络构造方法是由屠袁飞;彭雨昂;杨小健;陈雪源;何淑华;丁辉设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进贝叶斯网络结构的工业报警网络构造方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于改进贝叶斯网络结构的工业报警网络构造方法，涉及工业报警网络构造技术领域；而本发明S1：选取TE过程报警数据作为数据集，数据采样间隔为3分钟，并对数据集划分训练集和测试集。将TE过程报警数据进行划分具体为：将前5小时共100个报警数据作为训练集，将第5小时至第48小时共860个报警数据作为测试集，S2、将S1提取的数据集进行排序，如若统计后的数据存在间隔的现象，采用均值法对间断地方进行补值处理；通过该方法所学习到的工业报警网络与原始网络更加接近，这是由于EEMI在计算节点之间关联程度时考虑了自身的信息熵，在正确率上更具优势，且VLL定向规则的准确性更高。

本发明授权一种基于改进贝叶斯网络结构的工业报警网络构造方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进贝叶斯网络结构的工业报警网络构造方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、选取TE化工过程数据集，并对数据集划分训练集和测试集； S2、数据预处理：提取TE化工过程数据集，若统计后的数据出现间断的现象，就用均值法进行补值，同时按照工业3δ法则进行阈值设定； S3、基于互信息的不足，对节点之间互信息的计算进行改进，引入了去熵互信息的概念，得到去熵互信息和去熵条件互信息，进而生成无向网络图； 所述改进过程具体包括： A：将节点X和节点Y的互信息分别除以两个节点各自的信息熵来消除自身信息熵对互信息的影响，得到两个比值记为η和η，具体公式如下所示： 其中η、η表示X和Y节点信息熵中互信息的比值，IX,Y表示节点X和节点Y的互信息，HX表示X节点的熵，HY表示Y节点的熵，两个节点之间的去熵互信息公式如下所示： EEMIXY＝p+p 其中，EEMIXY表示X和Y节点之间的去熵互信息，P和P的定义公式如下所示： B：按照如上的理论同理可以得出节点X和节点Y的条件互信息分别除以节点各自的条件信息熵来消除自身条件信息熵对条件互信息的影响，得到两个比值记为η和η，具体公式如下所示： 其中η3和η4表示X和Y节点条件信息熵中条件互信息的比值，IX,Y|Z表示给定随机变量Z的条件下X和Y的条件互信息，HX|Z表示给定Z的条件下X的条件熵，HY|Z表示定Z的条件下Y的条件熵，两个节点之间的条件去熵互信息公式如下所示： EECMIXY|Z＝P3η3+P4η4 其中，EECMIXY|Z表示给定Z的条件下X和Y节点之间的条件去熵互信息，P3和P4的定义公式如下所示： S4、将生成的无向网络图利用VLL定向规则进而取得改进后的贝叶斯网络结构EEMIamp;VLL； S5、利用Asia、Car、Child、Alarm四种标准网络数据集对EEMIamp;VLL进行实验，并对比实验效果评价指标。

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