基于TAN的最小决策损失诊断模型及其推理机制-论文.pdf

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1、第19卷第2期工业工程与管理Vo1．19No．22014年4月IndustrialEngineeringandManagementApr．2014文章编号：1007-5429(2014)02—0021—07基于TAN的最小决策损失诊断模型及其推理机制徐曼，沈江，余海燕。(1南开大学工业工程系，天津300457；2天津大学管理与经济学部，天津300072)摘要：针对故障诊断过程中决策误判的损失问题，将最小风险决策与树增强朴素贝叶斯相结合，提出了一种新的决策诊断模型。引入决策损失测度函数，构造基于最小风险准则的TAN推理模型，及基于该模型的三级椎理机制，以最大限度减少误判的发生。以航天

2、航空系统环境中作业人员生理参数数据集进行有效性验证，与其他相关智能推断模型对诊断结果进行对比。实验结果表明，采用最小风险准则的贝叶斯网络分类器进行推理诊断，具有更低的决策总损失。关键词：树增强朴素贝叶斯；最小风险准则；决策损失；诊断模型中图分类号：C934文献标识码：AModelofMRDTANandItsReasonlngMechanismSystemXUMan，SHENJiang，YUHai—yan(1．DeptmentofIndustryEngineering，NankaiUniversity，Tianjin300457，China：2．CollegeofManagement

3、andEconomics，TianjinUniversity，Tianjin300072，China)Abstract~Aimingatproblemonfalsedecisionlossesinfaultdiagnosisprocedures，anewmodelnamedMRDTAN(minimalriskdecisionbasedonTAN)waspresented，whichintegratestreeaugmentednaiveBayes(TAN)withminimumriskdecision．Decisionlossmeasurefunctionwasintroduced

4、toconstructTANbasedreasoningmodelwithminimalriskcriteria．basedonwhich，athreelayeredreasoningmechanismwasconstructedSOthatthefaultdiagnosiscouldbeminimized．Theeffectivenessofthemodelwasvalidatedwiththeoperator’Sphysiologicalparametersdatasetofaerospacesysteminpracticaldiagnosticapplications．Com

5、paringwiththediagnosisresultsofotherrelativeintelligentinferencemodels，theexperimentalresultsshowsthatBayesiannetworkclassifierswithminimalriskcriteriaislowertotaIdecisionlOSSindiagnosticreasoning．Keywords：treeaugmentednaiveBayes；minimalriskcriteria；decision-makinglosses；diagnosticmodel系统维护成本和

6、维修工作量。一些典型的决策推理引言方法r-卜被应用于液体火箭发动机复杂系统的故障决策推理损失是当前复杂系统远程故障分析与诊断、风险预警系统的故障状态分析。以及航空控制的核心问题，高漏判率会增加远程系统控制失发动机系统可靠性研究中的故障诊断(性能退化预误的风险，严重影响系统安全性和可靠性，也增加了N)E、航天员的生理参数监控等。收稿日期：2013—04—10；修回日期：2013—07—10基金项目：国家自然科学基金面上项目(1171143)；中央高校基本科研业务费专项资金(NKZXB1458)作者简介：徐曼(1977一)，女，讲师，主要研究方向为人工智能与智能决策、医疗工业工程、人因

7、工程。第19卷徐曼，等：基于TAN的最小决策损失诊断模型及其推理机制因决策错误推理损失的数学期望即风险，与推P(C一fX=Xi)一理错误率密切相关。在统计学上的假设检验存在两P(C—Cj)·P(X—，lC—Oj)类错误{一引，即拒真纳伪，在诊断分类的决策损失细分P(X—z，)中，两类错误的决策损失不一致时，使用最小概率误三：!：：：!I￡一P(xl，⋯，z)一差准则就意味着贝叶斯网络忽略了决策错误推理的OL·P(c，)·P(zl，⋯，z}c，)(2)损失，尚不能精确控