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J-GLOBAL ID：202202259471021096   整理番号：22A0496830

改良された陰的ヒット集合双対化によるモデルベース診断【JST・京大機械翻訳】

Model-based diagnosis with improved implicit hitting set dualization

著者 (4件)： Zhou Huisi (Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering, College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun, China) ,  Ouyang Dantong (Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering, College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun, China) ,  Zhang Liming (Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering, College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun, China) ,  Tian Naiyu (Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering, College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun, China)
資料名： Applied Intelligence  (Applied Intelligence)
巻： 52  号： 2  ページ： 2111-2118  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0297A  ISSN： 0924-669X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多重観測によるモデルベース診断(MBD)は,多くのアプリケーションで現在複雑な問題であり,この問題を解決することはますます多くの注目を集めている。本論文では,MBD問題における基本的最小集合診断を計算するための最近の研究におけるゲート支配の統合である改良暗黙Hitting Set Dualization(IHSD)と呼ばれる改良アルゴリズムを提案した。第1に,著者らのアプローチは,診断システムの構造に従って,主成分と非支配成分に成分を分離することによって機能した。分離した成分は,別々に硬節と軟節としてモデル化した。さらに,IHSDaとIHSDbと呼ばれる2つの実行可能なアプローチを,より診断に1つの基本的最小集合診断を拡張するために提案する。74XXXおよびISCAS85ベンチマークに関する実験結果は,IHSDアルゴリズムがHSD,DCおよびDC*を改善することを明確に示した。さらに,IHSDaとIHSDbは,より多くの診断を解決する上でHSDより優れている。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  多重化 ,  応用プログラム ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： *モデルベース診断 ,  診断システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： モデルベース診断 ,  最大充足可能性 ,  トップレベル診断

分類 (2件)： 固体デバイス計測・試験・信頼性  (NC03040G) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (2件)： 集合 ,  モデルベース診断