Студопедия — Вероятностные методы
Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Вероятностные методы






Одним из наиболее простых и эффективных вероятностных ме­тодов технической диагностики при наличии достаточного объема статистических данных является метод, основанный на ис­пользовании обобщенной формулы Байеса.

Пусть диагностируемая система может находиться в одном из состояний (диагнозах) D 1, D 2,..., D n,которые образуют полную группу несовместных событий. Это означает, что одновременно может быть поставлен только один диагноз D i. Из опыта эксплуа­тации подобных систем известны вероятности P (D i)нахождения системы в состоянии D i. Вероятность P (D i)называется априорной вероятностью диагноза. Так, если ранее наблюдалось N систем и у N iсистем имелось состояние D i, то

P (D i) = N i /N. (8.1)

При этом (8.2)

Пусть работа данной системы характеризуется диагностическим параметром y j. Событие (признак) k j(«выход параметра y j за допу­стимые пределы») возникает при переходе системы в некоторые состояния D i(при возникновении дефектов). Из опыта эксплуата­ции должны быть известны вероятности P (k j / D i)появления при­знака k j у системы в состоянии D i. Так, если ранее среди N i систем, имеющих диагноз D i, признак k jнаблюдался у N ijсистем, то

P (k j / D i) = N ij / N i. (8.3)

Теперь задача диагноза может быть сформулирована следую­щим образом. У системы наблюдается признак k j, т.е. отклонился за допустимые пределы диагностический параметр y j. В каком со­стоянии D iнаходится система с наибольшей вероятностью?

Обозначим через P (D i / k j) — вероятность того, что система на­ходится в состоянии D i, если наблюдается признак k j. Эта вероят­ность называется апостериорной вероятностью диагноза. Ее опре­деление и является целью диагноза. Вероятность того, что система на­ходится в состоянии D iи имеет признак k j), обозначим через P (D i k j). Тогда имеет место равенство

P (D i k j) = P (D i) ∙P (k j / D i) = P (k j)∙ P (D i / k j)(8.4)

где P (k j) — вероятность появления признака k jнезависимо от состояния системы.

Из формулы (8.4) следует формула Байеса

P (D i / k j) = P (D i) ∙P (k j / D i) / P (k j) (8.5)

В формуле (8.5) величины P (D i) и P (k j / D i)должны быть извест­ны из статистических данных, полученных в процессе эксплуата­ции. Найдем величину P (k j).Событие k j возникает вместе с одним из несовместных событий D 1, D 2,..., D n. Поэтому

P (k j) = P (D 1 k j) + P (D 2 k j) + … + P (D n k j) = . (8.7)

Формула (8.7) является формулой полной вероятности события k j, происходящего вместе с полной группой независимых событий. С учетом (8.7) формула Байеса принимает вид (8.8):

Из (8.8) следует, что (8.9):

т. е. сумма апостериорных вероятностей диагноза для данного при­знака k jравна 1.

Обобщенная формула Байеса применяется, если диагностируе­мая система характеризуется множеством параметров { y 1, y 2,… y j…, y n} и в результате измерений становится известен вектор признаков К* = (k 1*, k 2*,… k j*…, k n*). Здесь знак «*» оз­начает конкретную реализацию признака k j. Тогда формула (8.8) принимает вид (обобщенная формула Байеса) (8.11):

где P (D i /К*) апостериорная вероятность диагноза после того, как стали известны результаты измерений по вектору признаков K. При условии независимости диагностических признаков вели­чина P(K*/Dj) рассчитывается по формуле: P (K* / D i) = P (K 1 * / D i)∙ P (K 2 * / D i)… P (K n * / D i)(8.12)

При использовании метода Байеса составляется диагностичес­кая таблица на основе статистического материала. В ней для каждого диагноза D iуказывается значение априорной вероят­ности этого диагноза [в столбце P (D i)]и вероятностей появления разрядов признаков [в столбцах P (k js / D i)].

Если обследуется новая система и устанавливается ее диагноз D t(t {1, 2,..., n }), то производится корректировка прежних апри­орных вероятностей диагнозов по формулам (8.13):

Таким образом, решающее правило, в соответствии с которым принимается решение о диагнозе в методе Байеса, состоит в следу­ющем: система с вектором признаков K* относится к диагнозу D iс наибольшей (апостериорной) вероятностью P (D i /К*), т.е. для диагноза D iвыполняется условие

P (D i /К*) = max. (8.15)

Условие (8.15) может быть дополнено пороговым значением для вероятности диагноза:

P (D i /К*) ≥ P i, (8.16)

где P i – установленный уровень распознавания для диагноза D i.







Дата добавления: 2015-04-19; просмотров: 577. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!



Расчетные и графические задания Равновесный объем - это объем, определяемый равенством спроса и предложения...

Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности...

Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...

Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...

Постинъекционные осложнения, оказать необходимую помощь пациенту I.ОСЛОЖНЕНИЕ: Инфильтрат (уплотнение). II.ПРИЗНАКИ ОСЛОЖНЕНИЯ: Уплотнение...

Приготовление дезинфицирующего рабочего раствора хлорамина Задача: рассчитать необходимое количество порошка хлорамина для приготовления 5-ти литров 3% раствора...

Дезинфекция предметов ухода, инструментов однократного и многократного использования   Дезинфекция изделий медицинского назначения проводится с целью уничтожения патогенных и условно-патогенных микроорганизмов - вирусов (в т...

Понятие массовых мероприятий, их виды Под массовыми мероприятиями следует понимать совокупность действий или явлений социальной жизни с участием большого количества граждан...

Тактика действий нарядов полиции по предупреждению и пресечению правонарушений при проведении массовых мероприятий К особенностям проведения массовых мероприятий и факторам, влияющим на охрану общественного порядка и обеспечение общественной безопасности, можно отнести значительное количество субъектов, принимающих участие в их подготовке и проведении...

Тактические действия нарядов полиции по предупреждению и пресечению групповых нарушений общественного порядка и массовых беспорядков В целях предупреждения разрастания групповых нарушений общественного порядка (далееГНОП) в массовые беспорядки подразделения (наряды) полиции осуществляют следующие мероприятия...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.012 сек.) русская версия | украинская версия