To efficiently analyse system reliability, graphical tools such as fault trees and Bayesian networks are widely adopted. In this article, instead of conventional graphical tools, we apply a probabilistic graphical model called the chain event graph (CEG) to represent failure and deteriorating processes of a system. The CEG is derived from an event tree and can flexibly represent the unfolding of the asymmetric processes. We customise a domain-specific intervention on the CEG called the remedial intervention for maintenance. This fixes the root causes of a failure and returns the status of the system to as good as new: a novel type of intervention designed specifically for reliability applications. The semantics of the CEG are expressive enough to capture the necessary intervention calculus. Furthermore through the bespoke causal algebras the CEG provides a transparent framework to guide and express the rationale behind predictive inferences about the effects of various types of the remedial intervention. A back-door theorem is adapted to apply to these interventions to help discover when causal effects can be identified from a partially observed system.


翻译:为了有效分析系统的可靠性,广泛采用了断层树和巴耶斯网络等图形工具。在本条中,我们使用一种称为链状事件图(CEG)的概率图形模型,而不是传统的图形工具,以代表系统的失败和恶化过程。CEG来自事件树,可以灵活地代表不对称过程的演进。我们定制了CEG的针对特定域的干预措施,称为维护的补救干预措施。这纠正了失败的根源,使系统状态恢复到与新的一样好:一种专门为可靠性应用而设计的新型干预措施。CEG的语义表达得足以捕捉到必要的干预计算。此外,CEG通过直观的因果代数提供了一个透明框架,用以指导和表达预测各种补救干预措施的影响背后的理由。一个后门的标词被调整适用于这些干预措施,以便帮助发现从部分观察的系统中可以识别的因果关系。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
45+阅读 · 2022年9月19日
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
Arxiv
110+阅读 · 2020年2月5日
VIP会员
相关资讯
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员