基于贝叶斯统计推理的故障定位实验研究

被引：9

作者：

柳永坡 ^{[1
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吴际 ^{[1
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金茂忠 ^{[1
]}

杨海燕 ^{[1
]}

贾晓霞 ^{[1
]}

刘雪梅 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京航空航天大学计算机学院

[2] 北京城市学院

来源：

计算机研究与发展 | 2010年 / 47卷 / 04期

关键词：

故障定位; 差异分析; 可疑模式; 贝叶斯置信网络; 故障概率;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.1 [程序设计];

学科分类号：

081202 ; 0835 ;

摘要：

故障定位的目的是帮助程序员寻找引发失效的原因或故障位置,以加快调试过程.故障和失效间的关系往往非常复杂,难以直接描述故障到失效的转化.最新的研究多采用差异分析的方法,基于可疑模式,构建故障推理贝叶斯网络,其节点由可疑模式及组成可疑模式方法的调用者构成;定义了贝叶斯网络的构建算法、各个相关概率的定义及BBN中各个边的条件概率计算公式.提出基于该BBN的推理算法,推理得到包含故障的模块,并计算得到每个模块包含故障的概率.提出了评价方法,详细设计了参数调整与定位性能的关系实验和定位结果分析实验.实验数据表明,该故障定位方法取得了平均0.761的定准率和0.737的定全率,定位结果良好,具有较高的实用价值.

引用

页码：707 / 715

页数：9

共 5 条

[1] 基于频繁项集挖掘的贝叶斯分类算法 [J].