57、基于逻辑回归的概率模型半自动化参数化方法解析

基于逻辑回归的概率模型半自动化参数化方法解析

1. 方法推导

资产处理警报时，会按照时间等项目的字典序进行。具体而言，先处理较早到来的警报，只有大致同时到来的信号才会依据其关键程度进行优先级排序；若关键程度相同，则依据影响程度排序，以此类推。

基于这种排序方式，我们可以将状态空间扩展为字典序排列且有限的集合 $(s_i, m_j)$（其中 $i$ 和 $j$ 为相应索引）。这意味着随机变量 $X$ 的支撑集是“增强”状态的集合，即信号空间 $\Omega_X = {(s_i, m_j) : i = 0, \ldots, |S| - 1; j = 0, \ldots, |M| - 1}$。

一般的模拟模型通过根据资产 $X$ 从父资产 $Y$ 接收到的信号 $(s_i, m_j)$ 来更新其状态。资产 $X$ 不仅会根据父资产 $Y$ 的当前状态 $s_i$ 触发自身状态变化，还会考虑信息项 $m_j$。

对于不同的资产 $X \neq Y$，集合 $\Omega_X$ 和 $\Omega_Y$ 可能不同。尽管可能的状态相似，但消息项可能具有个体差异。因此，我们需要区分以下两个集合：
- 有序状态空间 $(S, <)$ ：这是所有资产共有的集合，描述了资产的功能。对于所有相关资产，其范围相同，包括完全功能和完全故障这两个极端状态，还可能有许多中间状态。
- 有序信号空间 $(\Omega_X, <)$ ：该集合对于每个资产 $X$ 是唯一的，是字典序排列的笛卡尔积 $\Omega_X \triangleq S \times M_X$，其中 $(M_X, &