学术论文

      多值因果图的推理算法研究

      Reasoning Algorithm in Multi-Value Causality Diagram

      摘要:
      针对多值因果图存在的两个困难:(1)不严格满足概率论;(2)将其用于实际问题时,推理结果可能出现错误,提出了一种基于因果影响可能性分配的推理算法.该算法将多值因果图的推理分成3个阶段,首先对多值因果图进行补充定义,使多值因果图能够兼容单值因果图;接着将多值因果图转化为单值因果图进行概率计算;最后对多值因果图进行可能性计算,将单值因果图计算得到的概率按多值因果图计算得到的可能性进行分配.以核电站二回路系统中蒸汽发生器故障诊断因果图为例,展示了该算法推理计算的全过程.实例表明,该算法能够有效地克服多值因果图存在的困难,其推理过程严谨,计算结果符合实际情况.在前面提出的推理算法基础上,针对其不能处理模糊情况的局限性,提出了一种模糊推理算法.该算法对多值因果图进行了模糊扩展定义,在读数变量和事件变量之间建立了用于表达模糊知识的模糊对应关系,在事件变量上定义了一个等价的虚拟模糊状态,使读数变量取值对应一个模糊状态,把读数的模糊推理转化为对应模糊状态的非模糊推理.通过本文的工作,目前因果图已发展成了一个能够处理离散变量和连续变量的混合因果图模型.
      作者: 樊兴华 [1] 张勤 [2] 孙茂松 [1] 黄席樾 [2]
      作者单位: 清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084 重庆大学自动化学院,重庆,400044
      刊 名: 计算机学报 ISTICEIPKU
      年,卷(期): 2003, 26(3)
      分类号: TP18
      机标分类号: TP1 TP3
      在线出版日期: 2004年1月8日
      基金项目: 国家重点基础研究发展计划(973计划),高等学校博士学科点专项科研项目,重庆市科委资助项目