研究氧化铝蒸发过程故障检测问题 氧化铝蒸发过程是一个非线性，时变的过程，结构错综复杂，样本数据少和难以建立精确模型进行实时检测问题。为此，提出了一种采用贝叶斯网络的小数据集蒸发过程故障检测方法 首先，在贝叶斯理论基础上，提出了一种结合领域知识的贪婪结构学习算法，由领域知识引导加边 减边和转边算子搜索，加速找到评分最高的网络结构。 然后，小数据集通过Bootstrap 抽样法获得大样本数据，经由改进的结构学习算法得到贝叶斯故障检测网络，检测网络包含变量的拓扑结构图及其条件概率表 用已知数据对检测网