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基于贝叶斯网络的主效应因素分析
1
作者
仝小敏
李国栋
+1 位作者
刘娜
吉祥
《计算机科学与应用》
2021年第5期1236-1244,共9页
主效应因素分析是故障定位、道路交通事故分析、航空事故分析、风险分析、致因分析等领域关注和研究的重要课题,对于分析事故原因以及采取有效预防措施、降低事故发生率具有重要意义。现有基于贝叶斯网络的致因分析方法多数基于构建的...
主效应因素分析是故障定位、道路交通事故分析、航空事故分析、风险分析、致因分析等领域关注和研究的重要课题,对于分析事故原因以及采取有效预防措施、降低事故发生率具有重要意义。现有基于贝叶斯网络的致因分析方法多数基于构建的贝叶斯网络结构对影响事故发生的因素进行单独的灵敏度分析,忽略因素之间的交互效应,从而得到片面的结论。本文提出一种基于贝叶斯网络的主效应因素分析方法,在充分利用因素之间的关联关系进行贝叶斯网络结构构建之后,分析各因素对结果因素的影响路径并进行联合影响度分析。实验证明,本文方法克服了简单割裂地对各因素进行单独分析的缺点,能够得到更加可靠全面的致因分析结论。
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关键词
贝叶斯网络
主效应因素
影响
路径
联合影响度
致因分析
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职称材料
题名
基于贝叶斯网络的主效应因素分析
1
作者
仝小敏
李国栋
刘娜
吉祥
机构
中国电子科学研究院
出处
《计算机科学与应用》
2021年第5期1236-1244,共9页
文摘
主效应因素分析是故障定位、道路交通事故分析、航空事故分析、风险分析、致因分析等领域关注和研究的重要课题,对于分析事故原因以及采取有效预防措施、降低事故发生率具有重要意义。现有基于贝叶斯网络的致因分析方法多数基于构建的贝叶斯网络结构对影响事故发生的因素进行单独的灵敏度分析,忽略因素之间的交互效应,从而得到片面的结论。本文提出一种基于贝叶斯网络的主效应因素分析方法,在充分利用因素之间的关联关系进行贝叶斯网络结构构建之后,分析各因素对结果因素的影响路径并进行联合影响度分析。实验证明,本文方法克服了简单割裂地对各因素进行单独分析的缺点,能够得到更加可靠全面的致因分析结论。
关键词
贝叶斯网络
主效应因素
影响
路径
联合影响度
致因分析
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于贝叶斯网络的主效应因素分析
仝小敏
李国栋
刘娜
吉祥
《计算机科学与应用》
2021
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