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文档简介

基于贝叶斯统计推理的故障

定位实验研究ExperimentalStudyofBBN—BasedFaultLocalization故障定位目的寻找引发失效的原因或者是故障位置加快调试过程失效failure故障fault反向分析故障推理过程故障/失效——不确定性贝叶斯置信网络(Bayesianbeliefnetwork，BBN）失效failure故障fault反向分析故障推理贝叶斯网络的构建贝叶斯网络三元组(G，Ω，P）G=(V，E)为有向无环图．

V——节点集合代表离散型域变量；E——变量间概率依赖关系Ω——域变量的实例化空间P=｛CPT（Vi）｝，条件概率分布（conditionalprobabilitytable）构建过程先验贝叶斯网络已有数据并进行学习后验贝叶斯网络故障推理贝叶斯网络的构建三元组(G，ω，P）G=(V，E)为有向无环图．

V——节点集合代表离散型域变量；E——变量间概率依赖关系ω——域变量的实例化空间P=｛CPT（V）｝，条件概率分布（conditionalprobabilitytable）V待分析程序的所有可疑模式（DPTN）和故障（方法C）ω待分析程序中类的所有方法组成的集合先验概率故障/方法层可疑模式层计算其包含故障的概率为Pt(c)定义与其相关的可疑模式集合为c_DPTN根据概率排序，舍弃概率较小的模块，得故障模块集合CF定义保留度基于推理网络的求解和保留度阀值进行比较，得RCF归一化(normalization)处理故障树和贝叶斯网络结合基于神经网络的自适应模糊推理系统——基于已有数据的建模方法案例推理——由

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