贝叶斯网络发展及其应用综述

贝叶斯网络（BN）是一种用于描述变量间不确定性因果关系的图形网络模型,用于不确定性系统建模和推理,处理涉及到预测智能推理、诊断、决策风险及可靠性分析的问题. 本文首先对贝叶斯网络做了一个简略的介绍,随后综述了贝叶斯网络近30 年的发展及功能扩展,对其在工程技术领域的应用包括故障诊断及可靠性分析等方面做了一个回顾,最后对BN现有的不足和未来的研究趋势做了总结和展望.      

基于贝叶斯网络的MEMS安全系统可靠性分析

随着MEMS技术的不断发展,对于引信中MEMS安全系统的可靠性提出了更高要求.为了解决目前MEMS安全可靠性分析中存在着各机构可靠度数据不全面,主要依赖于大量实验或专家经验的现状,对MEMS安全系统的失效状况进行分析,构建了MEMS安全系统的故障树,并计算了各重点机构的可靠度功能函数.以此为基础,提出了一种将故障树与贝叶斯网络进行转化的可靠性分析方法.同时针对各失效机理进行了概率重要度和结构重要度计算,从可靠性重要度角度提出了MEMS安全系统设计中的重点优化机构,并进行了计算实例分析.借助于MEMS加工工艺,实现了MEMS安全系统的加工,通过可靠性测试实验,证明了本方法计算的快速准确性.      

基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析方法

提出了一种基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析方法．首先给出优先与门、顺序相关门、备件门、功能相关门等动态逻辑门向离散时间贝叶斯网络的转化方法，在得到动态故障树对应的离散时间贝叶斯网络之后，再利用贝叶斯网络推理算法计算、诊断和预计顶事件概率、重要度等常规分析结果．对数字飞控计算机系统进行的分析表明，该方法能够保证较高的求解精度，其相对误差均保持在0．4%以内，而且易于扩展到多态和非确定性逻辑关系的情形．     

基于贝叶斯网络的飞行安全人因可靠性评估模型

基于广义人-机-环境复杂系统,对飞行人员可靠性、空中交通管制人员可靠性和航空器维修人员可靠性进行了分析,综合考虑常用可靠性评估方法的优缺点,采用贝叶斯网络建立了飞行安全人因可靠性的评估模型.该模型综合运用诊断推理和支持推理形式,分析直观,计算简便,适用于广义的人-机-环境复杂系统建模;同时该模型可以根据后验概率来调整先验概率,从而有效地提高了评估的精度.     

基于贝叶斯分析的道路交通系统可靠性模型

针对灾变事件下重大公路交通基础设施所在路网运营安全管理实时决策的需要,提出了基于贝叶斯分析的道路交通系统可靠性计算模型.以系统工程理论对道路交通系统进行建模和分类,以可靠性工程理论对道路交通系统可靠性的概念进行定义,并逐级建立4类道路交通系统的可靠性计算模型.为了满足路网交通系统可靠性模型的应用需要,引入贝叶斯网络理论...     

模糊可靠性分析中基于神经网络技术的隶属函数确定方法

简要介绍了人工神经网络技术的含义,提出了基于神经网络技术的隶属函数求解方法,并用实例证明了该方法的实用性和可靠性.     

基于模糊故障树的医疗器械设备可靠性分析

提出了一种用于医疗器械可靠性研究的模糊故障树分析方法，较好地解决了医疗器械失效故障树分析中基本事件可靠度的模糊性问题，并给出应用实例。     

基于贝叶斯网络时序模拟配电系统可靠性评估软件

配电系统作为电力系统的末端,直接影响着电力用户的用电情况,其影响程度与配电系统的可靠性指标有关。配电系统的可靠性指标还对系统的运行与规划起指导作用。因此配电系统的可靠性评估研究具有重要意义。随着配电系统的规模不断增大,利用解析法求解配电系统的可靠性指标更加困难。基于贝叶斯网络,采用时序模拟推理算法求解配电系统的可靠性指标,并以Microsoft Visual Studio.Net为开发环境,C#为编程语言,选用access2000数据库,开发了适合闭环设计开环运行的配电系统可靠性评估通用软件。采用IEEE测试系统RBTS母线2的F1、F2馈线作为实例,验证了该软件的可行性与有效性,结果表明该软件具有易于维护和扩充,界面友好、操作灵活方便等优点。     

基于椭球凸模型的结构模糊可靠性分析

结构工程中不仅存在随机不确定性,还存在模糊不确定性.针对结构模糊可靠性问题,提出了一种基于模糊分解定理的超椭球凸模型响应面法,适用于隐式结构功能函数的模糊可靠性求解问题.首先,通过在置信水平[0,1]内遍历隶属度值确定结构可靠度的可能性分布函数,将模糊变量转化成在置信水平[0,1]下的区间变量;其次,建立超椭球凸集模型...     

基于模糊状态的可修表决系统可靠性分析

首先ａｒｋｏｖ链对可修表决系统的各个状态进行分析,得出了系统各状态的概率,然后对可修表决系统的故障进行分析,通过定义系统各养育地模糊成功隶属函数,利用基于模糊状态的可靠性理论对可修表决系统进行可靠性分析,并比较其结果与传统可靠性理论的不同之处,可以看出模糊可靠度不仅反映故障类别对系统的影响程度,而且直接反映故障状态概率的变化,模糊可靠度全面刻划了系统的可靠性行为,最后给出了表决系统的计算示例。     

一种基于贝叶斯理论的软件可靠度评估方法

针对目前软件测试过程中可靠性度量方法匮乏的不足,提出了一种新的基于贝叶斯理论的软件可靠度评估方法,该方法通过分析软件模块间的影响关系构建贝叶斯网络,利用贝叶斯方法和经验数据评估贝叶斯网络中各节点的可靠度.给出了可靠度计算的详细推导过程,并通过一个具体实例解释了计算过程.该方法能重用已有的测试结果,计算速度快,简单易行.通过对每个模块提供数值可靠度估算,可以作为测试用例选择的依据,降低了测试成本,从而很好地为软件测试提供支持.     

基于梯度优化法的基坑整体稳定可靠度及模糊可靠度分析

作为一类重要的基坑支护结构,重力式挡土墙整体稳定性研究一直备受众多学者极大的关注。从可靠度的几何意义出发,通过MATLAB编写程序,对最危险滑弧面所对应圆心进行全域搜索,并利用梯度优化法计算整体稳定可靠度,提高了整体稳定可靠度的计算精度。同时,计算了其模糊可靠度,对比计算结果可知,模糊可靠度理论能更加科学、全面、客观地反映复杂的岩土工程可靠度问题的实质。     

系统的模糊可靠性分析

应用模糊可靠的基本理论，讨论了模糊功能子集为自“极大功能”到“极小功能”中任一模糊子集时，系统的模糊可靠度，模糊故障率和模糊平均寿命之间的；建立了模糊功能子集为自“极大功能”到“极小功能”中任一模糊子集上联、并联、串并联系模糊可靠性的数学模型。     

基于静态分析方法的软件可靠性模型研究

随着网络通讯与计算机应用的不断发展,软件可靠性问题日益受到关注。针对更新COTS或开源组建,提供了一种定量评估软件可靠性的方法模型。该模型结合了静态分析源代码方法,对执行路径进行有限测试,并建立贝叶斯信任网络,构建一个综合的软件可靠性度量模型。最后使用STREW[1]工具对3个开源程序进行实验验证,得到了实验结果,证明模型有效。     

基于贝叶斯网络的机场航班延误因素分析

中国民航业近年来快速发展,航班量增多、航班密度逐步加大,许多资源配置的矛盾也日益凸显出来。机场大面积航班延误难以避免。针对上述问题,在航班延误波及分析的基础上,建立机场航班延误的贝叶斯网络分析模型。通过机场航班数据网络学习和测试,得到了不同因素对机场航班延误的影响程度、不同时间段的延误情况,为机场当局解决大面积航班延误提供决策依据。     

贝叶斯网络对故障树方法的改进

通过建立映射，引入作为目前处理概率知识基础上不确定性问题的最有力的推断方法——贝叶斯网络(BN)，有效地解决可靠性分析中最常用的故障树分析(FTA)方法的局限性：各部件独立，状态为二值等。     

基于多模态的贝叶斯网络疼痛识别方法

有效的疼痛管理对病人的治疗和护理至关重要,针对传统的单模态疼痛识别准确度低的问题,提出了一种基于多模态的贝叶斯网络(multimodal Bayesian network, MMBN)疼痛识别方法。首先利用互信息对多模态特征进行相关性判断,剔除冗余的特征向量,使得模型简洁;其次将多模态特征与贝叶斯网络结构的可扩展性相结合设计了一种基于多模态的BN结构,并建立疼痛识别模型;最后利用BN概率推理算法完成疼痛识别,并在UNBC-McMaster数据库上进行验证。实验结果表明：与传统基于单模态的疼痛识别方法相比较,MMBN方法利用多模态之间的信息互补性能够有效地提高疼痛识别准确度,为目前的疼痛识别与研究提供了一种新手段。     

基于CREAM和不确定推理的人因可靠性分析方法

提出了一种基于认知可靠性与失误分析方法（CREAM）和不确定性推理的适用于海洋工程的人因可靠性分析方法．首先根据海洋工程的作业环境特点,对共同绩效条件（CPC）进行了修正．之后为解决CREAM本身固有的不确定性,利用模糊数学原理实现CPC评价的模糊化,再基于CREAM的分析流程建立91叶斯网络,完成由CPC得到控制模式的推理过程,并证明贝叶斯网络的建模效率要高于模糊模型．由贝叶斯网络输出控制模式的隶属度,再通过去模糊化的方式计算得到人误概率．最后,针对某平台的实例分析结果证明该方法能够提高计算的精度．     

基于贝叶斯网络的核电厂安全系统可靠性分析

 针对核电厂改进的辅助给水系统（ASG）,研究了基于贝叶斯网络的系统安全评价方法。通过故障模式与影响分析构建ASG系统可靠性框图,根据可靠性框图与贝叶斯网络的映射关系,建立ASG系统贝叶斯网络,利用网络推理计算事件发生概率,对系统进行了可靠性分析。研究结果表明,该方法通过贝叶斯网络的正向推理、反向推理和双向推理,能够计算任意节点事件的发生概率,表征设备多态失效模式和获得更多评估信息,与传统的故障树方法相比,具有更强的分析能力和更接近实际,适用于核电厂安全系统的可靠性评价,且具有一定的优越性。     

IFS-BN结合的辐射源威胁评估方法

针对辐射源威胁评估实时性、复杂性和信息不确定性的问题,将直觉模糊集与贝叶斯网络相结合,提出一种基于IFS-BN的辐射源威胁评估方法。IFS-BN算法通过直觉模糊集刻画贝叶斯网络的节点信息,充分描述节点信息的确定性,不确定性以及犹豫度。同时,将直觉模糊集求得的各辐射源先验概率代入贝叶斯网络模型之中,得出后验概率进行威胁等级排序,并在此基础上建立了相应的评估指标体系。仿真分析表明,算法具有较好的可行性与有效性。与经典贝叶斯网络评估方法相比,IFS-BN算法的结果更加客观合理。