《表6 相关参数后验分布》

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《面向复杂系统的三维Bayes网络测试性验证模型》

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步骤3三维Bayes网络层级内信息融合。基于自顶向下的逐步融合，首先考虑SRU层向LRU层融合，即层级间数据处理模块DB2→3处理N（0，0，2）、N（0，1，2）和N（0，2，1）的融合及N（0，2，2）、N（0，3，2）、N（0，4，2）和N（0，3，1）的融合，同样利用步骤2中给出的G/M-H算法实现求解，求解完成更新相应的输入模块，并通过层级间数据处理模块DB1→2处理LRU层到系统层的数据处理。采用同样的算法实现求解，所得结果如表6所示，给出了三维Bayes网络概率推理过程中参数K、ε及各节点故障检测率P（N （0，0，0）=1） 、P（N （1，0，1）=1） 、P（N （0，2，1）=1） 和P（N （0，3，1）=1） 的后验分布相关指标值。图2给出了参数K、ε的先验和后验概率密度函数曲线，图3则给出了通过三维Bayes网络推理及未通过推理的后验概率密度分布曲线。