基于专家意见快速可靠设计预防性维护贝叶斯网络
统计方法学
2009-05-19 v1
摘要
在本研究中，考虑使用贝叶斯网络（BN）来表示核电站机械系统的退化过程。它描述了退化过程中所涉及现象的因果表示。对此类BN进行推理需要指定大量的边际概率和条件概率。由于在当前背景下，信息主要基于专家知识，这项任务变得非常复杂且很快变得不可能。我们提出了一种解决方案，即将BN视为一个对数线性模型，并对其施加简化约束。这种方法使得专家需要给出的概率数量大幅减少。此外，我们给出了一些选择最可靠概率的简单规则。我们表明，利用这些规则可以检查所导出概率的一致性。此外，我们提出了一种反馈程序来消除不一致的概率。最后，我们提出的用于求解一个实际贝叶斯网络中所涉及方程式的导出概率预计是可靠的。这种设计有意义且强大BN的最终方法被应用于法国电力公司（EDF）核电站的一个反应堆冷却剂子部件，以作说明。
引用
@article{arxiv.0905.2864,
title = {Designing a Bayesian Network for Preventive Maintenance from Expert Opinions in a Rapid and Reliable Way},
author = {Gilles Celeux and Franck Corset and A. Lannoy and Benoit Ricard},
journal= {arXiv preprint arXiv:0905.2864},
year = {2009}
}