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System safety assessment under epistemic uncertainty: Using imprecise probabilities in Bayesian network

机译:事故不确定性下的系统安全评估:在贝叶斯网络中使用不精确概率

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摘要

System safety and reliability assessment relies on historical data and experts opinion for estimating the required failure probabilities. When data comes from different sources, be it different databases or subject domain experts, the estimation of accurate probabilities would be very challenging, if not impossible, and subject to high epistemic uncertainty. In such cases, the use of imprecise probabilities to reflect the incomplete knowledge of analysts and their epistemic uncertainty is inevitable.
机译:系统安全性和可靠性评估依赖于历史数据和专家意见,以估算所需的失效概率。 当数据来自不同来源时,无论是不同的数据库或主题领域专家,准确概率的估计都会非常具有挑战性,如果不是不可能的话,并受到高认知不确定性的影响。 在这种情况下,使用不精确的概率来反映分析师的不完全知识及其认识性不确定性是不可避免的。

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