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动态不确定因果图(DUCG)推理的随机模拟方法( Stochastic Simulation Method for Reasoning of Dynamic Uncertain Causality Graph (DUCG) )
H Nie Q Zhang
动态不确定因果图(DUG)是在动态因果图(DCD)模型的基础上发展起来的一种新模型，已被证明是核电厂故障诊断的可靠模型。DUCG能以图形的方式表示复杂的不确定因果关系，具有推理效率高和支持不完全表达的特点。因此，DUCG往往被构建得比贝叶斯网络(BN)大得多。然而，由于实际问题的规模如此之大，DUCG仍然存在组合爆炸问题。随机模拟是一种常用的解决方法。然而，由于证据的联合概率小于1020，传统的采样算法几乎不可能用于DUCG。提出了一种基于条件随机模拟的DUCG推理算法。它通过计算抽样过程中条件概率的期望值来获得证据的概率，而不是利用抽样频率来获得证据的概率，克服了这一困难。此外，该算法利用DUCG的递归推理方法计算采样节点的条件概率分布，这意味着该过程只依赖于其父节点的状态。因此，该算法具有较低的时间复杂度。此外，它与其他采样算法一样具有并行化的潜力。总之，该算法有望为大规模复杂状态下的DUCG推理提供一种新的解决方案。
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