摘要
渔船事故仍然威胁着渔业的安全生产,使用具有能够表示事件相关性、更新概率和处理不确定性的贝叶斯网络来建立渔船风险评估模型,能够加强渔船的风险管理。由于渔船历史事故数据不完整,并且网络节点较多,利用贝叶斯网络机器学习法进行建模会使算法搜索空间变大,学习效率较低。故障树和贝叶斯网络结构存在很多相似,本文采用故障树转化为贝叶斯网络的方法,构建渔船事故风险评估模型的网络拓扑图。这种方法能够帮助复杂的渔船系统建立贝叶斯网络模型。先对渔船事故建立的故障树,然后将故障树映射为贝叶斯网络拓扑图,结果表明这种方法能够解决节点之间因果关系不确定导致模型构建困难的问题。
