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J-GLOBAL ID：201702294768757112   整理番号：17A1291064

故障関連に基づく多故障確率診断法【JST・京大機械翻訳】

Probabilistic Diagnosis Approach to Diagnosing Multiple-fault Programs with Fault Correlation

著者 (2件)： Xu Junjie (大連海事大学信息科学技術学院 大連 116026) ,  Chen Rong (大連海事大学信息科学技術学院 大連 116026)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 44  号： 4  ページ： 124-130  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 故障診断の必要性は,実世界におけるソフトウェアのほとんどが故障を含んでいることにある。単一故障と異なり、複数の故障の伝播とその関連により、ソフトウェアの診断がより複雑になり、不確定性がより高く、確率推論がマルチ故障プログラムの特殊性に適応するために用いられている。本論文では,変形確率グラフFCGとその推論に基づく新しいソフトウェア診断法を提案し,これらの問題を解決するための新しい方法を提案した。BARINELと古典的Bayesianネットワークと比較して,FCGの特別な部分は,無向グラフにおける候補故障とその関連性のBayes推論とNoisy-or推論を採用することである。一方,候補故障とその関連性は,プログラム間の制御依存性とデータ依存性の関係から作成することができる。実験結果により,本方法は,単一故障および多重故障を処理する場合に,FCGの有効性を証明し,そして,診断効率は,LOUPEおよびOchiaiよりも良好であった。TarantulaかBARINELの方法は正確である。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ソフトウェア ,  *故障 ,  多重化 ,  不確実性 ,  無向グラフ ,  *故障率 ,  確率推論 ,  Bayes推定 ,  故障診断
準シソーラス用語： 診断効率 ,  データ依存性 ,  信念ネットワーク ,  特異性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Multiple-fault ,  Fault correlation and uncertainty ,  Probabilistic reasoning ,  Control and data dependencies ,  Variant probabilistic graph

分類 (1件)： グラフ理論基礎  (IA02020S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 故障 ,  故障確率 ,  診断法