Temat: bayesian network - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Wykorzystanie sieci bayesowskich do prognozowania bankructwa firm
Bankruptcy prediction with Bayesian networks
Autorzy:: Gąska, Damian
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/434020.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:: bankruptcy prediction
Bayesian network
structure learning
Opis:: The aim of the paper is to compare accuracy of some bankruptcy prediction models based on Bayesian networks. Some network structure learning algorithms were analyzed as a tool for classifiers construction. Empirical analysis was applied to companies listed on Warsaw Stock Exchange. The paper gives short overview of theoretical background behind discussed issues and presents results of empirical analysis.
Źródło:: Śląski Przegląd Statystyczny; 2016, 14 (20); 131-144
1644-6739
Pojawia się w:: Śląski Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Use of fuzzy fault tree analysis and noisy-OR gate bayesian network for navigational risk assessment in Qingzhou Port
Autorzy:: Zhao, C.
Wu, B.
Yip, T. L.
Lv, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2063967.pdf
Data publikacji:: 2021
Wydawca:: Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
Tematy:: risk assessment
Bayesian Network Model
navigational risk
navigational risk assessment
Port of Qingzhou
fuzzy fault tree
noisy-OR gate
navigational accidents
Opis:: Collisions and groundings account for more than 80% among all types of maritime accidents, and risk assessment is an essential step in the formal safety assessment. This paper proposes a method based on fuzzy fault tree analysis and Noisy-OR gate Bayesian network for navigational risk assessment. First, a fault tree model was established with historical data, and the probability of basic events is calculated using fuzzy sets. Then, the Noisy-OR gate is utilized to determine the conditional probability of related nodes and obtain the probability distribution of the consequences in the Bayesian network. Finally, this proposed method is applied to Qinzhou Port. From sensitivity analysis, several predominant influencing factors are identified, including navigational area, ship type and time of the day. The results indicate that the consequence is sensitive to the position where the accidents occurred. Consequently, this paper provides a practical and reasonable method for risk assessment for navigational accidents.
Źródło:: TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation; 2021, 15, 3; 765--771
2083-6473
2083-6481
Pojawia się w:: TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: The representation of actions in probabilistic networks
Reprezentacja działań w sieciach probabilistycznych
Autorzy:: Kusz, A.
Maksym, P.
Skwarcz, J.
Grudzinski, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/793375.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Komisja Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa
Tematy:: agricultural production
planning
process management
decision process
decision support
probabilistic network
Bayesian network
modelling method
Źródło:: Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa; 2013, 13, 2
1641-7739
Pojawia się w:: Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: The conception of using a Bayesian network for aiding the design of manufacturing processes of surface layers
Koncepcja wykorzystania sieci Bayesa do wspomagania projektowania procesów wytwarzania warstw wierzchnich
Autorzy:: Wójcicki, T.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/258416.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:: surface layers
surface engineering
Bayesian network
probabilistic networks
design
warstwa wierzchnia
inżynieria powierzchni
sieć Bayesa
sieć probabilistyczna
projektowanie
Opis:: The paper presents a selected area of ongoing research on computer-aided design of manufacturing processes of surface layers with the use of modern information technologies. It describes the main problems related to the manufacturing of surface layers by mechanical, thermal, thermo-mechanical, thermo-chemical, electrochemical, and physical treatment, and information technologies used for these tasks. The paper presents an original methodology that uses a probabilistic Bayesian network, which is a directed graph, and it is based on the events and their associated probabilities representing the structure of cause and effect for the selected problem areas. The methods of determining the probability of events for specific network nodes and joint probability distribution for the whole structure of the graph are described. The model of the information system transforms the input values into output values, and this paper presents the range of information and the phases of the inference process, consisting of automatic technology identification of surface layer formations characterized by the expected properties and method of determining the process parameters for selected technology. The implementation of a model solution for selected application problems associated with the need to get a surface layer characterized by a certain hardness distribution and the results achieved are presented.
W artykule przedstawiono wybrany fragment realizowanych prac badawczych dotyczących wspomagania projektowania procesów wytwarzania warstw wierzchnich z wykorzystaniem nowoczesnych technologii informatycznych. Omówiono podstawowe problemy związane z wytwarzaniem warstw wierzchnich poprzez obróbkę mechaniczną, cieplną, cieplno-mechaniczną, cieplno-chemiczną, elektrochemiczną i fizyczną oraz technologie informatyczne wykorzystywane do tego typu zadań. Zaprezentowano autorską metodykę wykorzystującą probabilistyczną sieć Bayesa, będącą skierowanym grafem opartym na zdarzeniach i przypisanych do nich prawdopodobieństwach odzwierciedlających strukturę przyczynowo-skutkową dla wybranych obszarów problemowych. Przedstawiono metody wyznaczania prawdopodobieństwa zdarzeń dla określonych węzłów sieci oraz łącznego rozkładu prawdopodobieństwa dla całej struktury grafu. Zaprezentowano model systemu informatycznego realizującego zadanie polegające na transformacji wielkości wejściowych na wielkości wyjściowe i wymagany do tego celu zakres informacyjny, a także fazy prowadzenia procesu wnioskowania, polegające na automatycznej identyfikacji technologii wytwarzania warstw wierzchnich, charakteryzujących się oczekiwanymi właściwościami, oraz sposób ustalania wartości parametrów procesowych dla wybranej technologii. Przedstawiono implementację rozwiązania modelowego dla wybranego problemu aplikacyjnego związanego z potrzebą uzyskania warstwy wierzchniej charakteryzującej się określonym rozkładem twardości, a także osiągnięte rezultaty.
Źródło:: Problemy Eksploatacji; 2013, 2; 69-81
1232-9312
Pojawia się w:: Problemy Eksploatacji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: System reliability modeling and assessment for solar array drive assembly based on bayesian networks
Modelowanie i ocena niezawodności systemu w oparciu o sieci bayesowskie na przykładzie układu napędu paneli słonecznych
Autorzy:: Li, Y. F.
Mi, J.
Huang, H. Z.
Xiao, N. C.
Zhu, S. P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/302154.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:: drzewo uszkodzeń
dynamiczne drzewo uszkodzeń
sieć bayesowska
niezawodność systemu
układ napędu paneli słonecznych
fault tree
dynamic fault tree
Bayesian network
system reliability
solar array drive assembly
Opis:: Along with the increase of complexity in engineering systems, there exist many dynamic characteristics within the system failure process, such as sequence dependency, functional dependency and spares. Markov-based dynamic fault trees can figure out the modeling of systems with these characteristics. However, when confronted with the issue of state space explosion resulted from the growth of system complexity, the Markov-based approach is no longer efficient. In this paper, we combine the Bayesian networks with the dynamic fault trees to model the reliability of such types of systems. The inference technique of Bayesian network is utilized for reliability assessment and fault probability estimation. The solar array drive assembly is used to demonstrate the effectiveness of this method.
Wraz ze wzrostem złożoności w systemach technicznych, pojawia się wiele charakterystyk dynamicznych w ramach procesu awarii systemu, takich jak zależność sekwencyjna, zależność funkcjonalna czy zabezpieczające elementy zapasowe. Oparte na koncepcjach Markowa dynamiczne drzewa uszkodzeń mogą posłużyć do modelowania systemów z powyższymi charakterystykami. Jednak w konfrontacji z problemem eksplozji stanów wynikającym ze wzrostu złożoności systemu, podejście oparte na teoriach Markowa nie jest już skuteczne. W niniejszej pracy łączymy sieci bayesowskie z dynamicznymi drzewami uszkodzeń w celu modelowania niezawodności tego typu systemów. Technikę wnioskowania sieci bayesowskiej wykorzystano do oceny niezawodności i prawdopodobieństwa wystąpienia uszkodzenia. Skuteczność niniejszej metody wykazano na przykładzie układu napędu paneli słonecznych.
Źródło:: Eksploatacja i Niezawodność; 2013, 15, 2; 117-122
1507-2711
Pojawia się w:: Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Sieć Bayesowska jako narzędzie wspierające proces zarządzania ryzykiem powodziowym na przykładzie ochrony dziedzictwa kulturowego
The Bayesian network as a tool supported the flood risk management on the example of cultural heritage
Autorzy:: Kuźmiński, Ł.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/96528.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Fundacja Ekonomistów Środowiska i Zasobów Naturalnych
Tematy:: ryzyko powodziowe
zarządzanie ryzykiem powodziowym
sieci Bayesa
dziedzictwo kulturowe
flood risk
risk flood management
Bayesian network
cultural heritage
Opis:: Celem niniejszej publikacji jest modyfikacja i dostosowanie Bayesowskiej sieci przyczynowej na potrzeby opisu struktury i szacowania ryzyka zagrożenia powodziowego dla struktur dziedzictwa kulturowego. Zmodyfikowana Bayesowska sieć ma stanowić uzupełnienie i wsparcie planów zarządzaniem ryzykiem powodziowym, o których stanowi Dyrektywa Powodziowa.
The article is dedicated to the subject of the support of the process of flood danger management. The main aim of this study is a presentation of the Bayesian network as a tool for supporting the process of flood risk management. To present how the Bayesian network works the example of the risk assessment for cultural heritage was analysed. In the initial part of this research paper, the following issues are presented: flood, flood risk, risk flood management and financing the fight with the effects of a natural disasters. The second part is dedicated to the presentation of Bayesian network for the assessment of the flood risk for the cultural heritage with the detailed description of its nodes.
Źródło:: Ekonomia i Środowisko; 2016, 2; 83-94
0867-8898
Pojawia się w:: Ekonomia i Środowisko
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Sieć Bayesa jako narzędzie wspomagające zarządzanie ryzykiem operacyjnym w banku
Bayes Belief Network as an Operational Risk Management Tool for Banks
Autorzy:: Gadowska-dos Santos, Dominika
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/525564.pdf
Data publikacji:: 2017-05-30
Wydawca:: Uniwersytet Warszawski. Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania
Tematy:: ryzyko operacyjne
bank
sieć Bayesa
zależności przyczynowo-skutkowe
operational risk
Bayesian network
cause-effect relationships
Opis:: W niniejszym artykule autor próbuje wykazać, że w procesie zarządzania ryzykiem operacyjnym w banku szczególnie istotne jest przeprowadzenie analizy źródeł ryzyka wraz z rozpoznaniem zależności przyczynowo- skutkowych. Jedynie gruntowna wiedza o powodach i konsekwencjach materializacji ryzyka daje bowiem szansę skutecznego prognozowania efektów podejmowanych działań zarządczych, planowania interwencji i poprzez to kształtowania rzeczywistości zgodnie z oczekiwaniami. Artykuł koncentruje się na zaprezentowaniu narzędzia badania łańcuchów przyczynowych – sieci Bayesa, które mogą pomóc bankom lepiej zrozumieć naturę ryzyka operacyjnego, zmniejszyć jego skalę i w efekcie zwiększyć efektywność działania instytucji. Zaprezentowana zostanie definicja, zasady konstrukcji, sposoby wykorzystania tej metody do analizy zależności przyczynowo-skutkowych pomiędzy czynnikami ryzyka operacyjnego, a także zalety i wady tego podejścia.
This paper shows that analysis of risk sources and identification of cause-effect relationships are crucial elements of the operational risk management process. Knowledge of the reasons and consequences of risk materialization is key for reliable forecasting of the effects of managerial actions and for planning interventions capable of shaping the reality according to expectations. The article concentrates on presenting one means of analyzing causal chains – Bayesian networks that can help banks understand the nature of operational risk, minimizing its scale, and, as a result, increasing the financial institutions’ efficiency. The definition, design rules, ways of using the method to analyze cause-effect relationships between operational risk factors, as well as advantages and drawbacks of the approach, are discussed.
Źródło:: Problemy Zarządzania; 2017, 1/2017 (66), t.2; 125-144
1644-9584
Pojawia się w:: Problemy Zarządzania
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Shock safety modelling of indirect contact with low-voltage electric devices
Autorzy:: Korniluk, W.
Sajewicz, D.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/141066.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: zarządzanie bezpieczeństwem
system ekspertowy
sieć bayesowska
prawdopodobieństwo całkowite
ochrona przeciwporażeniowa
porażenie prądem elektrycznym
safety management process
expert system
Bayesian network
total probability
protection reliability states
appearance of touch and electric shock states
risk analysis and assessment
Opis:: The article presents a shock safety model of an indirect contact with a low-voltage electric device. This model was used for computations and analyses concerning the following: the probabilities of appearance of the particular shock protection unreliability states, electric shock states (ventricular fibrillation), contributions of the unreliability of different shock protection elements to the probability of occurrence of these states, as well as the risk of electric shock (and the shock safety), and contributions of the intensity of occurrence of damages to different shock protection elements to this risk. An example of a possibility to reduce the risk of an electric shock through changing the intensity of occurrence of damages to the selected protection elements was provided.
Źródło:: Archives of Electrical Engineering; 2011, 60, 3; 303-315
1427-4221
2300-2506
Pojawia się w:: Archives of Electrical Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Shock safety modeling method for low-voltage electric devices
Autorzy:: Korniluk, W.
Sajewicz, D.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/141402.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: zarządzanie bezpieczeństwem
system ekspertowy
sieć bayesowska
prawdopodobieństwo całkowite
bezpieczeństwo porażeniowe
safety management process
expert system
Bayesian network
total probability
protection reliability states
appearance of touch and electric shock states
risk analysis and assessment
Opis:: The article describes a shock safety modeling method for low-voltage electric devices, based on using a Bayesian network. This method allows for taking into account all possible combinations of the reliability and unreliability states for the shock protection elements under concern. The developed method allows for investigating electric shock incidents, analysing and assessing shock risks, as well as for determining criteria of dimensioning shock protection means, also with respect to reliability of the particular shock protection elements. Dependencies for determining and analysing the probability of appearance of reliability states of protection as well as an electric shock risk are presented in the article.
Źródło:: Archives of Electrical Engineering; 2010, 59, 3-4; 153-167
1427-4221
2300-2506
Pojawia się w:: Archives of Electrical Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: Risk analysis of maritime accidents in an estuary: a case study of Shenzhen Waters
Autorzy:: Chen, P.
Mou, J.
Li, Y.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/135412.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Akademia Morska w Szczecinie. Wydawnictwo AMSz
Tematy:: maritime accident
risk analysis
Bayesian network
fault tree analysis (FTA)
estuarine waters
maritime safety
Opis:: Due to the unique geographic location, complex navigation environment and intense vessel traffic, a considerable number of maritime accidents occurred in estuarine waters during recent years which caused serious loss of life, property and environmental contamination. Based on the historical data of maritime accidents from 2003 to 2012, which is collected from Shenzhen Maritime Safety Administration, this paper conducted a risk analysis of maritime accidents by applying Bayesian network and fault tree analysis. First a Bayesian network model was introduced to describe the consequence of accidents based on the accident investigation report. Then fault tree analysis was applied to estimate the probability on the basis of accident statistics and ship traffic flow. Finally the risk of maritime accidents in Shenzhen Waters was depicted through the consequence multiplied by the probability of an accident.
Źródło:: Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie; 2015, 42 (114); 54-62
1733-8670
2392-0378
Pojawia się w:: Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 11.

Tytuł:: Reliability-aware zonotopic tube-based model predictive control of a drinking water network
Autorzy:: Khoury, Boutrous
Nejjari, Fatiha
Puig, Vicenç
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2124779.pdf
Data publikacji:: 2022
Wydawca:: Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:: fault tolerant control
robust MPC
zonotopes
Bayesian theory
drinking water network
sterowanie tolerujące uszkodzenia
zonotopy
teoria bayesowska
sieć wody pitnej
Opis:: A robust economic model predictive control approach that takes into account the reliability of actuators in a network is presented for the control of a drinking water network in the presence of uncertainties in the forecasted demands required for the predictive control design. The uncertain forecasted demand on the nominal MPC may make the optimization process intractable or, to a lesser extent, degrade the controller performance. Thus, the uncertainty on demand is taken into account and considered unknown but bounded in a zonotopic set. Based on this uncertainty description, a robust MPC is formulated to ensure robust constraint satisfaction, performance, stability as well as recursive feasibility through the formulation of an online tube-based MPC and an accompanying appropriate terminal set. Reliability is then modelled based on Bayesian networks, such that the resulting nonlinear function accommodated in the optimization setup is presented in a pseudo-linear form by means of a linear parameter varying representation, mitigating any additional computational expense thanks to the formulation as a quadratic optimization problem. With the inclusion of a reliability index to the economic dominant cost of the MPC, the network users’ requirements are met whilst ensuring improved reliability, therefore decreasing short and long term operational costs for water utility operators. Capabilities of the designed controller are demonstrated with simulated scenarios on the Barcelona drinking water network.
Źródło:: International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2022, 32, 2; 197--211
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:: International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:: Reliability based rehabilitation of water distribution networks by means of Bayesian networks
Rzetelne odnawianie sieci wodociągowych przy użyciu sieci Bayesowskich
Autorzy:: Lakehal, A.
Laouacheria, F.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/292362.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:: dynamic Bayesian networks
predicting reliability
rehabilitation
static Bayesian networks
water distribution network
dynamiczne sieci Bayesowskie
odnowa
sieć wodociągowa
statyczne sieci Bayesowskie
wiarygodność przewidywań
Opis:: Water plays an essential role in the everyday lives of the people. To supply subscribers with good quality of water and to ensure continuity of service, the operators use water distribution networks (WDN). The main elements of water distribution network (WDN) are: pipes and valves. The work developed in this paper focuses on a water distribution network rehabilitation in the short and long term. Priorities for rehabilitation actions were defined and the information system consolidated, as well as decision-making. The reliability data were conjugated in decision making tools on water distribution network rehabilitation in a forecasting context. As the pipes are static elements and the valves are dynamic elements, a Bayesian network (static-dynamic) has been developed, which can help to predict the failure scenario regarding water distribution. A relationship between reliability and prioritization of rehabilitation actions has been investigated. Modelling based on a Static Bayesian Network (SBN) is implemented to analyse qualitatively and quantitatively the availability of water in the different segments of the network. Dynamic Bayesian networks (DBN) are then used to assess the valves reliability as function of time, which allows management of water distribution based on water availability assessment in different segments. Before finishing the paper by giving some conclusions, a case study of a network supplying a city was presented. The results show the importance and effectiveness of the proposed Bayesian approach in the anticipatory management and for prioritizing rehabilitation of water distribution networks.
Woda odgrywa istotną rolę w codziennym życiu ludzi. Aby zapewnić klientom stałe dostarczanie wody dobrej jakości, operatorzy wykorzystują sieci wodociągowe, ich głównymi elementami są rury i zawory. W pracy opisano odnawianie sieci wodociągowych w krótkim i długim przedziale czasowym. Zdefiniowano priorytety działań renowacyjnych i skonsolidowano system informacyjny oraz system podejmowania decyzji. Dane o wiarygodności zostały sprzężone z narzędziami podejmowania decyzji co do odnowy sieci w kontekście możliwości prognozowania. Ponieważ rury są elementem statycznym, a zawory dynamicznym, zbudowano statyczno- -dynamiczną sieć Bayesowską, która pozwala przewidywać niepowodzenia w dostawie wody. Badano zależności między wiarygodnością a ustaleniem priorytetów działań renowacyjnych. Wdrożono modelowanie ilościowej i jakościowej analizy dostępności wody w różnych segmentach sieci wodociągowej oparte na statycznej sieci Bayesowskiej. Następnie użyto dynamicznych sieci Bayesowskich do oceny wiarygodności zaworów w funkcji czasu, co umożliwiło zarządzanie dystrybucją wody bazującą na ocenie jej dostępności w różnych segmentach sieci. Przed wyciągnięciem wniosków przedstawiono przykład sieci zasilającej miasto. Wyniki dowodzą znaczenia i efektywności proponowanego podejścia Bayesowskiego w planowaniu gospodarki wodnej i ustalaniu priorytetów renowacji sieci wodociągowych.
Źródło:: Journal of Water and Land Development; 2017, 34; 163-172
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:: Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 13.

Tytuł:: Reliability and Risk Assessment of Aircraft Electric Systems
Niezawodność i ocena ryzyka układu elektrycznego samolotu
Autorzy:: He, L.
Yin, C.
Peng, W.
Yuan, R.
Huang, H.-Z.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/301113.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:: interval analytic hierarchy process
interval eigenvector method
Bayesian network
information fusion
risk assessment
proces przedziałowej hierarchii analitycznej
metoda przedziałowych wektorów własnych
sieć bayesowska
fuzja informacji
ocena ryzyka
Opis:: It is rather difficult in identifying the fault location and performing risk assessment for complex electronic systems. In this paper a reliability assessment method based on the interval analytic hierarchy process (IAHP) and Bayesian network is proposed to facilitate reliability and risk assessment. After considering the major fault factors, the interval eigenvector method (IEM) is also presented to assess the reliability and comprehensive weights of subsystems. The conditional probability matrices for the factors of risk are defined using an inference rule. Then an updating model of information fusion in the context of Bayesian network is established to assess the risk of system. The proposed method is demonstrated through the risk assessment of an aircraft electric system. The result of the illustrative example shows that the proposed method can not only incorporate the evidence information, but also synthesize all the historical information. A further dynamic adjustment in the safety and risk priority of control measures is quite effective to improve the reliability while mitigating the risk of the electric system.
Lokalizacja uszkodzeń oraz ocena bezpieczeństwa i ryzyka w przypadku złożonych systemów elektronicznych jest zadaniem dość trudnym. W niniejszej pracy zaproponowano metodę prognozowania niezawodności opartą na procesie przedziałowej hierarchii analitycznej (IAHP), która ma na celu ułatwienie diagnozy uszkodzeń i kontroli ryzyka. Po rozważeniu głównych czynników wywołujących uszkodzenia, zaprezentowano metodę przedziałowych wektorów własnych oraz zdefiniowano, przy użyciu reguły wnioskowania, macierze prawdopodobieństwa dla czynników wpływających na bezpieczeństwo i ryzyko. Następnie, stworzono odnawialny model fuzji informacji w kontekście wnioskowania bayesowskiego służący do oceny stanu zagrożenia Udowodniono, iż włączenie wiedzy eksperckiej do dynamicznej symulacji ułatwia lokalizację uszkodzeń oraz pozwala uzyskać informacje dotyczące diagnozy uszkodzeń. Studium przypadku pokazuje, że dynamiczne dostosowanie priorytetowości związanej z bezpieczeństwem i ryzykiem stosowanych środków kontroli w sposób dość skuteczny zwiększa niezawodność przy jednoczesnym zminimalizowaniu ryzyka w złożonym systemie elektronicznym.
Źródło:: Eksploatacja i Niezawodność; 2014, 16, 4; 497-506
1507-2711
Pojawia się w:: Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 14.

Tytuł:: Reliability analysis of multi-state system with common cause failure based on bayesian networks
Analiza niezawodności systemu wielostanowego z uszkodzeniem spowodowanym wspólną przyczyną w oparciu o sieci bayerowskie
Autorzy:: Mi, J.
Li, Y.
Huang, H. Z.
Liu, Y.
Zhang, X. L.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/302167.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:: uszkodzenie spowodowane wspólną przyczyną (CCF)
niezawodność systemu
system wielostanowy (MSS)
sieci bayesowskie (BN)
model współczynnika β
common cause failure (CCF)
system reliability
multi-state system (MSS)
Bayesian network (BN)
β-factor model
Opis:: Taking account of the influence of common cause failure (CCF) to system reliability and the widespread presence of multi-state system (MSS) in engineering practices, a method for reliability modeling and assessment of a multi-state system with common cause failure is proposed by taking the advantage of graphic representation and uncertainty reasoning of Bayesian Network (BN). The model is applied to a two-axis positioning mechanism transmission system to demonstrate its effectiveness and capability for directly calculating the system reliability on the basis of multi-state probabilities of components. Firstly, the reliability block diagram is built according to the hierarchy of structure and function of multi-state system. Then, the traditional Bayesian Networks model of the transmission system is constructed based on the reliability block diagram, failure logic between components and the failure probability distribution of them. In this paper, the β-factor model is used to analyze the CCF of the transmission system, and a new Bayesian network combining with CCF is established following by the implementation of reliability analysis. Finally, the comparison between the proposed method and the one without considering CCF is made to verify the efficiency and accuracy of the proposed method.
Uwzględniając wpływ uszkodzeń spowodowanych wspólną przyczyną (CCF) na niezawodność systemów oraz powszechne występowanie w praktyce inżynierskiej systemów wielostanowych (MSS), zaproponowano metodę modelowania i oceny niezawodności systemu wielostanowego z uszkodzeniem spowodowanym wspólną przyczyną, która wykorzystuje reprezentację graficzną sieci Bayesa (BN) i oparte na nich wnioskowanie przybliżone. Model zastosowano do analizy układu przenoszenia napędu dwu-osiowego mechanizmu pozycjonowania. Zbadano w ten sposób skuteczność modelu oraz możliwość wykorzystania go do bezpośredniego obliczania niezawodności systemu na podstawie wielostanowych prawdopodobieństw elementów składowych. W pierwszej kolejności stworzono schemat blokowy niezawodności uwzględniający hierarchię struktury i funkcji badanego systemu wielostanowego. Następnie, w oparciu o schemat blokowy niezawodności, logikę uszkodzeń komponentów oraz rozkład prawdopodobieństwa uszkodzeń tych komponentów, skonstruowano tradycyjny model bayesowski układu przenoszenia napędu. W niniejszej pracy wykorzystano model współczynnika β do analizy CCF układu przenoszenia napędu oraz opracowano nową sieć Bayesa uwzględniającą CCF, po czym przeprowadzono na ich podstawie analizę niezawodności. Skuteczność i dokładność proponowanej metody sprawdzono poprzez porównanie jej z metodą nie wykorzystującą CCF.
Źródło:: Eksploatacja i Niezawodność; 2013, 15, 2; 169-175
1507-2711
Pojawia się w:: Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 15.

Tytuł:: Reliability analysis of complex uncertainty multi-state system based on Bayesian network
Zastosowanie sieci bayesowskiej do analizy niezawodności złożonych systemów wielostanowych w warunkach niepewności
Autorzy:: Wang, Haipeng
Duan, Fuhai
Ma, Jun
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/300676.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:: reliability analysis
Bayesian network
complex uncertainty multi-state system
fuzzy mathematics
grey system theory
analiza niezawodności
sieć bayesowska
złożony system wielostanowy
niepewność
matematyka rozmyta
teoria szarych systemów
Opis:: Reliability analysis of complex multi-state system has uncertainty, which is caused by complex structures, limited test samples, and insufficient reliability data. By introducing fuzzy mathematics and grey system theory into the Bayesian network, the model of the grey fuzzy Bayesian network is built, and the reliability analysis method of complex uncertainty multi-state system with the non-deterministic membership function and the interval characteristic quantity is proposed in this paper. Using the trapezoidal membership function with fuzzy support radius variable to describe the fault state of the component, it can effectively avoid the influence of human subjective factors on the selection of the membership function and solve the problem that the fault states of the system and its components are difficult to define accurately. And the conditional probability table containing interval grey numbers is constructed to effectively express the uncertain fault logic relationship between the system and its components. Moreover, a parameter planning model of the system reliability characteristic quantities is constructed, and the system reliability characteristic quantities are expressed as the form of interval values. Finally, two sets of numerical experiments are conducted and discussed, and the results show that the proposed method is an effective and a promising approach to reliability analysis for complex uncertainty multi-state systems.
Analiza niezawodności złożonych systemów wielostanowych obarczona jest niepewnością związaną ze złożonością ich struktury, ograniczoną liczbą próbek badawczych i niewystarczającymi danymi dotyczącymi niezawodności. W przedstawionej pracy, wprowadzenie elementów matematyki rozmytej i teorii szarych systemów do sieci bayesowskiej umożliwiło budowę modelu szarej rozmytej sieci bayesowskiej i zaproponowanie metody analizy niezawodności złożonych systemów wielostanowych w warunkach niepewności, która wykorzystuje niedeterministyczną funkcję przynależności oraz pojęcie interwałowej wielkości charakterystycznej. Zastosowanie trapezoidalnej funkcji przynależności z rozmytą zmienną promienia nośnego do opisu stanu uszkodzenia komponentu, pozwala zniwelować wpływ subiektywnego czynnika ludzkiego na wybór funkcji przynależności i eliminuje konieczność precyzyjnego definiowania stanu uszkodzenia systemu i jego elementów składowych. Opracowana tabela prawdopodobieństw warunkowych zawierająca szare liczby interwałowe pozwala wyrazić niepewne zależności logiki uszkodzeń między systemem a jego składnikami. Ponadto, w pracy skonstruowano model planowania parametrów charakterystycznych wielkości niezawodności systemu wyrażonych w postaci wartości interwałowych. W ostatniej części artykułu omówiono dwie serie eksperymentów numerycznych, których wyniki pokazują, że proponowana metoda stanowi skuteczne i obiecujące podejście do analizy niezawodności złożonych systemów wielostanowych w warunkach niepewności.
Źródło:: Eksploatacja i Niezawodność; 2019, 21, 3; 419-429
1507-2711
Pojawia się w:: Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "bayesian network" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język