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贝叶斯网络结合决策理论的向前多步排故策略  
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【英文篇名】 Bayesian networks and decision theory-based forward multi-step troubleshooting strategy
【下载频次】 ★★★★☆
【作者】 于劲松; 刘浩; 万九卿; 张平;
【英文作者】 Yu Jinsong; Liu Hao; Wan Jiuqing; Zhang Ping; School of Automation Science and Electrical Engineering; Beijing University of Aeronautics and Astronautics;
【作者单位】 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院;
【文献出处】 北京航空航天大学学报 , Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 编辑部邮箱 2014年 03期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 贝叶斯网络; 决策理论; 影响图; 排故策略生成; 排故费用;
【英文关键词】 Bayesian networks; decision theory; influence diagram; troubleshooting strategy generation; troubleshooting cost;
【摘要】 针对序贯诊断、维修问题,提出基于贝叶斯网络和决策理论的向前多步排故策略生成算法.通过建立贝叶斯网络排故模型实现了不确定条件下排故知识的高效表达,同时使得推理算法与具体应用无关.采用决策影响图进行排故决策分析,充分利用观测操作间的相关性,选择合理的向前多步观测操作来降低维修盲目性.为了验证所提算法的有效性,采用随机排故策略、决策理论排故策略和理想排故策略的结果进行对比分析.仿真结果表明,所提算法通过增加合理观测操作,减少维修焦点和实际维修操作,使得总排故费用明显低于已有的启发式排故策略.
【英文摘要】 A forward multi-step troubleshooting strategy generation algorithm based on Bayesian networks and decision-theory was proposed for sequential diagnosis and maintenance problems. Troubleshooting knowledge under uncertainty was compactly represented by Bayesian network model and inference algorithm was independent on practical application. The correlation-ship among observations described in influence diagrams was explored to select reasonable forward multi-step observations and make troubleshooting decision ...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61174020)
【更新日期】 2014-06-23
【分类号】 TP18
【正文快照】 计算机辅助智能排故技术是近年来复杂系统维护技术的研究和应用热点,在微软的Windows操作系统、Office系列软件和惠普打印机在线帮助中都内置了智能排故支持系统.本文重点讨论实际应用中常见的“序贯诊断排故问题”,即测试诊断信息无法一次获取,排故是由测试诊断和维修尝试两个

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