直觉模糊贝叶斯网络提升多态系统可靠性分析

本文主要探讨了"基于直觉模糊贝叶斯网络多态系统可靠性分析"这一主题，发表于2014年10月的《西北工业大学学报》第32卷第5期。作者顾潮琪等人针对在使用贝叶斯网络(Bayesian Networks, BN)分析多态系统可靠性时遇到的挑战，即根节点（系统关键组件）不同状态的精确概率不易精确估计的问题，提出了创新的方法。 他们提出的方案是引入直觉模糊贝叶斯网络。这种方法的核心在于结合多位专家的经验，通过直觉模糊概率的评估和专家权重的融合，计算出各根节点状态发生的综合概率。具体来说，通过直觉模糊加权平均算子，将专家对不同状态的主观概率以及他们的可信度进行整合，从而得到更为精确的状态概率。同时，文章还提及了利用得分值函数和数据处理技术来进一步优化这个过程。 接着，该研究利用贝叶斯网络的特性，不仅计算叶节点（系统输出或效应）的故障概率，还分析了在叶节点不同状态下各根节点状态的关联性和重要性。这种分析有助于识别系统中的关键路径和潜在风险。 通过对多态系统的复杂状态进行处理，这种方法可以提供更细致、准确的可靠性评估，克服了传统方法（如故障树分析、事件树分析等）只关注单一“成功”或“失败”状态的局限。文献[1]和[2]展示了BN在多状态系统可靠性分析中的应用，但本文的方法在处理不确定性方面更具优势。 这篇论文不仅解决了多态系统可靠性分析中的实际问题，还提升了贝叶斯网络在处理复杂系统中的能力，为工程实践提供了有效的工具。通过直觉模糊贝叶斯网络，系统可靠性分析变得更精细，有助于预防和减少系统故障，从而提高整体系统的可靠性和安全性。