【摘 要】
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针对大规模复杂系统建模分析时的状态爆炸问题,提出一种扩展了时间因素的分层贝叶斯Petri网模型（Hierarchical Bayesian Petri Net With Time Factor,TF-HBPN）,并基于该模型提
【机 构】
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郑州大学信息工程学院,郑州大学软件技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61170223,U1204610）, 河南省重点科技攻关计划项目（132102210404）资助
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针对大规模复杂系统建模分析时的状态爆炸问题,提出一种扩展了时间因素的分层贝叶斯Petri网模型（Hierarchical Bayesian Petri Net With Time Factor,TF-HBPN）,并基于该模型提出一种递归构建方法和递归溯因行为分析方法。该方法首先对观测到的系统行为构造顶层TF-HBPN模型,进而通过分层递归方法将复杂系统并发行为分析问题进行分解,并通过递归溯因推理和时序分析来计算非观测系统行为及其事件链的发生概率,最后将分析结果与正常动作事件链进行对比,分离出干扰信息。实例
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