徐天华；唐涛；王海峰；袁、唐明 使用概率推理对安全关键系统进行基于风险的预测维护。 （英语） Zbl 1299.90122号 数学。问题。工程师。 2013年，文章ID 947104，第9页（2013年）. 总结：基于风险的维修（RBM）旨在通过降低设备故障的概率和后果来改进维修规划和决策。提出了一种新的预测维修策略，该策略将动态演化模型与风险评估相结合，可用于计算成本和安全约束最小的最优维修时间。动态演化模型通过使用带桶消除的概率推理提供合格风险，并给出复杂系统的预期退化趋势。根据退化趋势，可以通过最小化每个时间单位的预期维护成本来确定最佳维护时间。在安全和成本约束下，以高速列车与障碍物碰撞事故为例，验证了该方法的有效性。 MSC公司： 90秒25 运筹学中的可靠性、可用性、维护和检查 62号05 可靠性和寿命测试 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛T.Xu｝等人，数学。问题。Eng.2013，文章ID 947104，9 p.（2013；Zbl 1299.90122） 全文： 内政部 参考文献： [1] J.Lee、J.Ni、D.Djudjanovic、H.Qiu和H.Liao，“智能预测工具和电子维护”，《工业中的计算机》，第57卷，第6期，第476-4892006页·doi:10.1016/j.compind.2006.02.014 [2] J.Hu、L.Zhang和W.Liang，“基于DBN-HAZOP模型的复杂多部件系统机会主义预测维护”，《过程安全与环境保护》，第90卷，第376-388页，2012年·doi:10.1016/j.psep.2012.06.004 [3] L.Krishnasamy、F.Khan和M.Haddara，“发电厂基于风险的维护（RBM）策略的制定”，《过程工业损失预防杂志》，第18卷，第2期，第69-81页，2005年·doi:10.1016/j.jlp.2005.01.002 [4] N.S.Arunraj和J.Maiti，“基于风险的维护技术和应用”，《危险材料杂志》，第142卷，第3期，第653-661页，2007年·doi:10.1016/j.jhazmat.2006.06.069 [5] F.V.Jensen、S.L.Lauritzen和K.G.Olesen，“通过局部计算对因果概率网络进行贝叶斯更新”，《计算统计季刊》，第4卷，第269-292页，1990年·Zbl 0715.68076号 [6] A.P.Dawid，“概率专家系统通用传播算法的应用”，《统计与计算》，第2卷，第1期，第25-36页，1992年·doi:10.1007/BF01890546 [7] D.Draper，“不考虑三角测量的聚类”，《第11届人工智能不确定性会议论文集》，1995年。 [8] X.An，Y.Xiang和N.Cercone，“动态多智能体概率推理”，《国际近似推理杂志》，第48卷，第1期，第185-213页，2008年·兹比尔1184.68498 ·doi:10.1016/j.ijar.2007.08.010 [9] R.Donat、P.Leray、L.Bouillaut和P.Aknin，“代表离散持续时间模型的动态贝叶斯网络”，《神经计算》，第73卷，第4-6期，第570-577页，2010年·Zbl 05721249号 ·doi:10.1016/j.neucom.2009.09.012 [10] R.Dechter，“桶消除：推理的统一框架”，《人工智能》，第113卷，第1期，第41-85页，1999年·兹伯利0939.68847 ·doi:10.1016/S0004-3702（99）00059-4 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。