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一种安全情况下的概率模型( A probabilistic model of belief in safety cases )
D Nei M Nyberg B Gallina
安全案例是由证据支持的层次论证，其范围由上下文信息定义。其目的是为了证明这种论点的结论，通常是“系统是可以接受的安全”，是正确的。然而，由于关于系统的知识总是不完善的，所以真值不能绝对确定地赋值。相反，研究人员提议评估结论为真的信念，对于一个安全的系统来说，这一信念应该很高。现有的信度计算方法存在各种局限性，导致信度值不切实际。本文提出了一种新的方法，强调了概念的形式定义，如结论为真，或上下文定义范围。给出了这些定义，导出了计算任意论点结论可信度的一般概率模型。由于推导出的概率模型与任何安全情况符号无关，因此将常用符号的元素映射到形式化定义，并将相应的概率模型表示为贝叶斯网络，以支持大规模计算。最后，将该方法应用于以前的方法产生不切实际的值的场景，结果表明，所提出的方法产生了预期的信念值。
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