Bayesネットワークにおける確率の保存推定を用いたサンプリング不確実性の管理【JST・京大機械翻訳】

Bae Sangjune; Kim Nam H.; Jang Seung-gyo

文献

J-GLOBAL ID：202102216634434549 整理番号：21A1775644

Bayesネットワークにおける確率の保存推定を用いたサンプリング不確実性の管理【JST・京大機械翻訳】

Management of Sampling Uncertainty Using Conservative Estimate of Probability in Bayesian Network

出版者サイト複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=21A1775644&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=A0478C") }}

著者 (3件)： , ,
資料名：
号： IDETC-CIE2017 ページ： Null 発行年： 2017年
JST資料番号： A0478C 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

システムの安全性はしばしば故障確率によって評価されるので,目標安全性を達成するために,確率を正確に計算することが重要である。このような重要性にもかかわらず,正確な確率の計算は,固有な偶然性変動と認識的不確実性のため,自明なタスクではない。したがって,安全性は確率の単一の値を使用するよりも確率の保守的推定によって評価される。一般に,目標確率を達成する2つの方法がある:確率をシフトするか,または不確実性を減少する。本論文では,認識不確実性の様々な源の中で,サンプリングからの不確実性定量化誤差を,故障のシステム確率の保守的推定を計算するために考慮した。システム確率と成分確率の間の関係を構成するために,エピステリック不確実性を定量化し,形状決定するために,グローバル感度解析を用いて,システムレベルにおける確率における分散を成分レベルで接続した。これに基づいて,コンポーネントにおける設計変化に関する保守的推定の局所感度を導出し,Bayesネットワークと大域的感度解析を用いた簡単な数値計算のために近似した。これは,設計が変化するとき,設計が伝搬不確実性を考慮して確率的基準を満たすことができることを示すことである。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

, , , , ,
, 【Automatic Indexing@JST】

信頼性

, , ,

前のページに戻る