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证据理论与贝叶斯网络相结合的可靠性分析方法

来源:动视网 责编:小OO 时间:2025-10-08 02:20:16
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证据理论与贝叶斯网络相结合的可靠性分析方法

1001-506X(2011)10-2343-05证据理论与贝叶斯网络相结合的可靠性分析方法锁斌1,2曾超1,程永生1,李军11.中国工程物理研究院电子工程研究所,四川绵阳621900;2.中国工程物理研究院北京研究生部,北京100088摘要:针对可靠性分析中存在的认知不确定性问题,将证据理论引入到贝叶斯网络。给出了存在认知不确定性时故障树向贝叶斯网络的转换方法,以及基于信任测度和似然测度求解顶事件发生概率的方法。研究了三种重要度的求解方法,同时提出了一个重要概念——认知重要度,给出了其实际意
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导读1001-506X(2011)10-2343-05证据理论与贝叶斯网络相结合的可靠性分析方法锁斌1,2曾超1,程永生1,李军11.中国工程物理研究院电子工程研究所,四川绵阳621900;2.中国工程物理研究院北京研究生部,北京100088摘要:针对可靠性分析中存在的认知不确定性问题,将证据理论引入到贝叶斯网络。给出了存在认知不确定性时故障树向贝叶斯网络的转换方法,以及基于信任测度和似然测度求解顶事件发生概率的方法。研究了三种重要度的求解方法,同时提出了一个重要概念——认知重要度,给出了其实际意
1001-506X(2011)10-2343-05

证据理论与贝叶斯网络相结合的可靠性分析方法

锁斌1,2曾超1,程永生1,李军1

1.中国工程物理研究院电子工程研究所,四川绵阳621900;

    2.中国工程物理研究院北京研究生部,北京100088

    摘  要:针对可靠性分析中存在的认知不确定性问题,将证据理论引入到贝叶斯网络。给出了存在认知不确定性时故障树向贝叶斯网络的转换方法,以及基于信任测度和似然测度求解顶事件发生概率的方法。研究了三种重要度的求解方法,同时提出了一个重要概念——认知重要度,给出了其实际意义和计算方法。最后,运用所提出方法对某导弹发动机进行了可靠性分析,结果表明,该方法增强了贝叶斯网络处理不确定性信息的能力,简单有效且可以得到更丰富的信息。

可靠性;可靠性分析;证据理论;贝叶斯网络;认知不确定性

TB114.3 A10. 3969/j. issn. 1001-506X. 2011.10. 39

Reliability analysis based on evidence theory and Bayesian networks methodSUO BinZENG ChaoCHENG Yong-shengLI Jun

2010-08-302011-01-06

“十一五”行业重点预研项目资助课题

锁斌(1979-),男,工程师,博士研究生,主要研究方向为不确定性信息处理、系统可靠性分析与评估。E-mail: suo.y.y@163.com

节点模型

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