17、基于张量的诊断因果网络建模方法解析

基于张量的诊断因果网络建模方法解析

1. 引言

在诊断因果网络建模领域，有一种基于张量的方法备受关注。本文将详细介绍该方法的相关步骤，并通过一个具体示例来展示其应用过程。

2. 算法步骤

2.1 集合变化规则

• 当集合 (U) 简化为 (A_t) 时，这是一种特定的情况设定。
• 当处于 ( \overset{\prime}{o}_t) 情况时，集合 (U) 会简化为 (U - A_t)。

2.2 循环判断

如果集合 (U) 包含不止一个元素，那么就会重复循环，继续从步骤 2 开始；否则，(F_v = U)。

3. 示例分析

3.1 初始设定

• 最初考虑的现象集合为 (U = {F^1, F^2, \cdots, F^5})。
• 可能的观察集合为 (O = {O_1, O_2, \cdots, O_6})。
• 因果链如图 3 所示，该示例由五个现象与六个观察相连。

3.2 第一次迭代结果

在第一次迭代中，根据提出的算法得到以下结果：

StartLayout
 1st Row 
StartLayout Enlarged left brace 
    1st Row A1 = {F^1, F^2, F^3} → a1 = 3/5 
    2nd Row A2 = {F^1} → a2 = 1/5 
    3rd Row A3 = {F^3, F^4,