9、基于RBD的因果分析形式化及Coq在线机器学习技术比较

基于RBD的因果分析形式化及Coq在线机器学习技术比较

在大型系统的安全评估领域，基于可靠性框图（RBD）和事件树（ET）的因果分析方法正发挥着重要作用。同时，在交互式定理证明系统中，在线机器学习技术也在不断发展，以辅助用户更高效地完成证明工作。下面将详细介绍这两方面的内容。

基于RBD的因果分析形式化

在安全评估中，我们提出了基于RBD和ET可靠性建模技术的因果分析新公式。这些公式通过HOL4进行形式化，使得我们能够对与不同RBD配置相关的可扩展因果图（CCD）模型进行正式的概率评估，并且可以基于任何概率分布和故障率。

其中一个重要的公式是：
[
RC9(t) =
\left(
\prod_{i = 1}^{s}
\prod_{j = 1}^{k}
R_{ij}(t)
\right)
\times
\left(
\prod_{i = 1}^{u}
\left(
1 -
\prod_{j = 1}^{k}
R_{ij}(t)
\right)
\right)
\times
\left(
\prod_{i = 1}^{v}
\left(
1 -
\prod_{j = 1}^{z}
\left(
1 - R_{ij}(t)
\right)
\right)
\right)
\times
\left(
\prod_{i = 1}^{w}
\prod_{j = 1}^{z}
\