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Development of nuclear power plant accident diagnosis system BASE ON THE BAYESIAN CLASSIFIER
ID：29 View Protection：ATTENDEE Updated Time：2024-09-05 12:19:56 Hits：369 Oral Presentation

Start Time：Pending（Asia/Shanghai）

Duration：Pending

Session：No Session »

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Abstract
在核电站事故过程中，不同类型的事故的安全响应是不同的。因此，根据几个参数快速诊断事故类型在机器学习领域，贝叶斯方法被广泛用于解决诊断问题。朴素贝叶斯分类器作为一种成熟的分类模型，在故障诊断和模式识别领域得到了广泛的应用。基于最优估计方案，对压水堆电流损失事故、冷却剂损失事故和蒸汽发生器传热管破裂事故等3起设计参考事故进行了仿真。仿真数据采用K-means聚类方法进行处理，诊断模型由处理后的数据进行训练。经验证测试，诊断模型可在2.20s内完成诊断，平均诊断准确率为97%。当缺少一些特征参数时，它也具有良好的性能，并且具有良好的分类和泛化能力。因此，操作人员可以在短时间内判断事故类型，并及时做出有效的安全响应，干预事故过程。
 
Keywords
Accident Diagnosis; Naive Bayes Classifier
Speaker
Shuai Wang
Xi'an Jiaotong University

Submission Author
Shuai Wang Xi'an Jiaotong University
陈 荣华 Xi’an Jiaotong University
Sihai Cui Xi'an Jiaotong University
Guoqing Lu Xi'an Jiaotong University
Haitao Chen Xi’an Jiaotong University
文喜 田 Xi'an Jiaotong University
秋 穗正 西安交通大学
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Important Date

  • Conference Date

    Sep 23

    2024

    to

    Sep 25

    2024

  • Sep 24 2024

    Contribution Submission Deadline

  • Sep 25 2024

    Registration deadline

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