因果图

摘要： 为改善车用汽油品质,首先,用因果图对影响车用汽油品质的潜在因素进行分析,根据要因确认表,得出影响车用汽油品质的关键因素——辛烷值;其次,分析辛烷值的各个参数,由此可知,影响辛烷值的关键参数为苯、芳烃、烯烃和氧的含量;然后,利用多元线性回归中的逐步回归法消除自变量间的多重共线性,从而得到回归方程,确定影响车用汽油品质的关键参数;最后,为改善车用汽油品质提出建议并制定方案。

摘要： 目的探讨质量控制手法在改进肿瘤TNM分期评估中的运用。方法采用PDCA法、柏拉图、检查表、因果图对某院肿瘤TNM分期评估质量进行分析。采用TNM分期质量检查评价表对2021年一季度肿瘤TNM分期填写情况进行质量检查,并绘制柏拉图,找出关键问题;运用头脑风暴法绘制因果图分析原因;运用PDCA法开展提高肿瘤TNM分期评估项目管理。结果肿瘤TNM分期评估的主要问题是首页漏填、分期不准确、未分期,从医生、患者、管理、制度四方面找原因,4—8月持续监测五类重点关注肿瘤TNM分期评估结果,分期评估率持续提升。结论应用QC手法中的柏拉图能够找出肿瘤分期评估存在的关键问题,采用因果图分析原因,有利于制定具体可行的改进措施,将PDCA法贯穿于项目管理,能有效提升项目实施进度和监测数据质量。

摘要： 故障定位和传播路径识别能够为维持系统稳定运行提供重要信息。传统基于贡献直方图的故障诊断方法存在着变量定位不准和早期故障不易被检测等问题。为解决上述问题,提出一种基于变量因果图的故障定位和传播路径识别方法(CDPPIFI)。具体地,首先进行故障预检测,在检测到故障后利用贡献直方图找出潜在的故障变量;然后,以潜在故障变量为起点,分析变量之间的因果关系,构建故障变量的因果图模型,对因果图模型进行溯源,定位故障源头;最后,对源头变量数据构建监测指标,从而实现早期故障检测。为了验证方法的有效性,设计了控制系统数值仿真和连续反应搅拌釜基准实验,结果表明所提出方法能够准确地定位故障源并识别故障传播路径。

摘要： 物理学的基本理论是什么?在人类历史中,物理学的基本理论一直是难以解决的问题。19世纪,随着数学达到可以处理偏微分方程的程度,场的概念随之推广,但问题的关键是,涉及到基础理论时只能通过实验或用已知的方程计算。90年代中期,M理论作为“物理学终极理论”,希望通过单一理论来解释所有物质与能量的本质与交互关系,但M理论最终破灭。物理学该如何发展,怎样找到物理学的基本理论?Stephen Wolfram建立了新的一个范式和框架,它展示了在不同的规则下如何演化出相同的规律。Wolfram理论由Stephen Wolfram首次提出,它的主要表现形式是离散时空。更新系统的超图构成了空间,时空演化的结果由因果图表示。研究wolfram模型并用数学理论加以论证是具有现实意义的,或许它会像众多理论一样被逐渐遗忘,或许会在未来重新被审视。

摘要： 因果推断(相对于相关性分析)是基于大数据的观察性研究的主要目标。因果图通过有向无环图(directed acyclic graph,DAG)整合大量先验知识将变量之间复杂的因果关系可视化,已成为合理制定因果推断策略的重要工具。然而目前因果图的构建主要依赖专家知识和经验,亟需从整个医学知识体系的角度进行系统化构建,从现有出版物中进行医学知识提取是系统构建DAG的基础,本文将系统介绍基于美国国立卫生研究院SemMedDB数据库研发的结构化医学知识体系平台。本文尝试从跨学科角度,将因果图定义为研究问题涉及概念(头概念和尾概念)及其所有第三方变量之间的复杂网络,提出系统化构建DAG提供新策略:一是将知识图谱修剪为因果图;二是将基于人群-干预/暴露-对照-结果(population-interventions/exposure-comparisons-outcomes,PI/ECO)框架的证据结论合成为因果图。

摘要： 照度计在运动场馆、轨道照明、LED显示屏和机场跑道等场合中具有广泛的应用。研制一款尺寸小、价格低、性能稳定的照度计具有广阔的市场前景。照度计的标定算法复杂,工作量大,开展标定工作前,应确保仪器性能稳定受控。质量控制图是对过程质量加以测定、记录并进行控制管理的一种用统计方法设计的图。本文将质量控制图运用在照度计背景噪声值的分析中,发现仪器性能状态不稳定。通过头脑风暴法,绘制了因果图,识别出了导致照度计性能不稳定的多个潜在因素,并有针对性的采取了改善措施。X-R控制图结果表明,改善措施有效,综合运用质量工具可以避免照度计研制过程中重复标定工作,提高了研制效率。

摘要： 本文旨在系统性地引介因果图方法,一种社会科学领域新近发展起来的探究因果推断的非参数估计工具。首先对因果图的基本概念和构型进行介绍,讨论变量之间不同“通路”对应的开启和阻断规则及因果推断中的三种偏差来源,即混淆偏差、过度控制偏差、内生性选择偏差。在此基础上,本文将因果图框架与现有定量社会科学研究中基于回归模型的因果推断方法思路进行融合,结合实际案例使用因果图阐释包括遗漏变量、样本选择、自选择及联立性在内的四种内生性问题,并对多元回归与匹配、代理变量、实验、工具变量、面板模型等因果推断方法的运行机制进行了图形化。最后,本文使用因果图厘清一些关于因果推断的不准确理解。

摘要： 健康促进视域下,单一的健康促进理论不足以解释流动人口的健康不平等,因此,通过引入社会实践理论阐明了健康不平等生产与再生产的实践逻辑,即经济资本、文化资本、社会资本相互依赖、转换、积累与传递使得健康不平等长期存在,健康不平等生产通过健康素养(惯习)形塑了个体的健康选择从而导致不同的健康结果。在实证向度上,以因果图为向导帮助厘清流动人口的社会资源与健康素养及健康结果之间的作用机制,从而在进行因果推断时有效避免中介变量过度控制偏差、混淆变量消除偏差及内生性选择偏差等问题。最后,在理论与应用策略层面对流动人口健康研究进行了展望。

摘要： 近年来,愈发严重的人口老龄化趋势已成为我们必须面对的社会现实,银发危机渐显,"未富先老"的老龄化压力已对我国现有养老保障体系提出严峻考验.医养结合模式自2013年开始实施以来,已成为整合"医疗""养老"资源、带动老龄产业发展、缓解老龄化趋势的良药,走"医养结合"养老之路已成为我国养老模式的必然选择.然而,我国现行的医养结合养老模式仍存在一些问题,致使其难以落实,整体应用效果不佳.文章从现象出发,首先分析我国医养结合模式中现存问题,然后通过构建因果图确定问题研究角度,从政策制度体系、部门管理、环境资源、人群观念、"医养"结合主体等方面分析内在发展机理,探究影响医养结合应用效果的因素.最后针对性地提出相关对策建议,为我国医养结合模式的健康创新发展贡献力量.

摘要： 一直以来,钳工实习都是金工实习或工程训练中的一个基础项目,它是学生了解加工工艺流程和微观尺寸及其公差认知的综合项目.本文通过因果分析法,从人、机、料、法、环、测六方面对钳工实训课程教学质量不高的现状进行分析,并从学校、教师和学生三个层面提出钳工实训教学改革途径,并在钳工实训课程教学中取得了良好的效果.

摘要： 在对工艺过程安全评价工作中,选择合理有效的安全分析方法至关重要.因果图、原因-后果分析(CCA)、保护层分析(LOPA)作为重要的安全分析方法,在安全评价中得到广泛运用.针对各方法的优点和不足,提出了因果图、CCA和LOPA的集成研究,并开发出一种量化风险评价模型.先进行因果图分析,找出事故发生的所有原因;再进行CCA分析,从风险矩阵的角度量化风险;最后对较高风险事故场景进行LOPA分析,增加保护控制措施.在三种方法集成分析的基础上,形成一个闭合回路,实现信息和数据共享,提高了评价过程的客观性和评价结果的准确性.

摘要： 收集郑州日产汽车有限公司2014年1月1日至6月30日生产A车辆的不合品数据，针对轮系异响的问题，利用排列图和因果图相结合的方法解决"关键的少数"的方法,从而以更快的速度,更少的努力提高车辆的整体质量.

摘要： 为解决振荡故障在过程系统中大范围传播时如何定位振荡源的问题，提出了一种新的过程知识和数据驱动相结合的定位方法。该方法利用过程知识构建回路因果图，并简化出因果根树，可有效提取实际过程中回路之间的因果关系。再以互相关函数分析受扰回路之间的时延量，结合定位回路振荡源。TE过程仿真结果表明，与单纯定性或定量方法相比，在关联严重的多回路过程系统的振荡故障定位中，该过程知识和数据驱动相结合的定位方法更有效。

摘要： 为持续改进和稳定提高卷烟产品质量控制水平,提高顾客满意度,将排列图和因果图联合运用,找出质量改进重点(主要质量缺陷)及其产生的原因,使生产一线有针对性地进行质量改进。

摘要： 因果图理论是一种基于概率论的推理方法.本文在分析因果图理论发展和存在的问题基础上,将模糊数学引入因果图理论中,得到模糊因果图,从而可以克服因果图分析中概率难以精确赋值的缺点,将因果图理论应用扩大到了模糊领域.本文主要对事件概率为三角模糊数进行讨论,提出了模糊因果图的模糊算子,得到了模糊条件概率.研究表明:模糊因果图能有效地用于故障分析,比原来的因果图方法,具有更大的灵活性和适应性.

摘要： 已有的建模技术较好地解决了连续系统、离散系统和连续离散混合系统等定量系统的建模问题,但是针对定性定量混合系统的建模问题尚缺乏很好的技术支持。首先介绍了复杂系统建模技术背景;对于复杂系统中的定量模型,基于已有的多学科虚拟样机系统高层建模语言进行建模,并在其基础上进行了改进以支持复杂系统中定性定量集成建模,提出了复杂系统定量定性综合建模方法,以及定量定性集成建模语言。在复杂系统中基于因果关系的定性系统的建模方面,引入了因果图理论,并做了适应性修改,形成了基于因果关系的定性系统的建模文本规范。最后,给出了一个应用示例和结论。

摘要： 旅游产业作为一个复杂的经济系统对经济发展的带动作用越来越明显。利用系统动力学的方法分析旅游产业，建立旅游产业因果图分析影响旅游产业发展的因素。旅游收入是衡量旅游产业发展程度的重要指标，通过分析旅游产业因果图建立旅游产业流图，结合葫芦岛市旅游业相关数据，利用Venism PLE软件模拟分析旅游资源吸引力和旅游交通能力对葫芦岛市国内旅游收入的影响。

摘要： 本文针对一回路发生故障时报警元件多、信息量大的特点,采用基于多层流模型的方法来分析报警元件,并对警报算法进行了分析。该算法采用因果图原理对报警部件进行深度优先搜索,确定故障报警元件及报警传播路径。基于多层流模型的报警分析系统可作为运行支持系统的子系统来辅助运行人员决策。

摘要： 本文提出了一种基于图形化的故障诊断方法。通过在系统键图模型中加入观测信号和虚拟传感器的方法建立系统的诊断键图模型，根据系统诊断键图模型的因果路径分析构建系统的解析冗余关系式和因果图。在局部的层次上利用故障检测和分析技术生成残差和分析残差，在全局的层次上利用因果图按照系统的因果结构进行推理和诊断。这是一种结合定量计算和定性推理的图形化方法，可以实现对复杂系统的动态故障诊断。将该方法应用到四容水箱的故障诊断中，仿真结果表面这是一种有效、鲁棒的故障诊断方法。

摘要： 针对组织由于缺少合适的原因分析过程指导,不知如何进行缺陷预防,从而导致有些缺陷或问题重复出现,或者错失重大问题的预防良机,给企业造成了重大经济损失的缺陷.给出了由7个活动组成的易于操作的原因分析过程框架,并介绍了如何在该原因分析过程框架中使用Pareto分析和因果图分析,最后对6Sigma中DMAIC方法进行了探讨.

摘要： 本发明实施例提供了一种基于格兰杰因果关系检验与图相似技术的链路图修复方法，该方法包括以下步骤：获取目标调用链路图中的所有节点的历史数据；根据历史数据对节点进行格兰杰因果检验处理得到格兰杰因果检验处理结果；根据格兰杰因果检验处理结果生成格兰杰因果关系图；根据选定多个不同的阈值分别对格兰杰因果关系图中的有向连接边进行裁剪处理得到裁剪处理后的格兰杰因果关系图；将相似度最高的格兰杰因果关系图确定为目标格兰杰因果关系图；通过目标格兰杰因果关系图对目标调用链路图进行修复处理得到修复后的目标调用链路图。通过目标格兰杰因果关系图对目标调用链路图进行修复，能够增加链路数据的可用性与有效性，提高工作效率。

摘要： 本发明实施例提供了一种基于格兰杰因果关系检验与图相似技术的链路图修复方法，该方法包括以下步骤：获取目标调用链路图中的所有节点的历史数据；根据历史数据对节点进行格兰杰因果检验处理得到格兰杰因果检验处理结果；根据格兰杰因果检验处理结果生成格兰杰因果关系图；根据选定多个不同的阈值分别对格兰杰因果关系图中的有向连接边进行裁剪处理得到裁剪处理后的格兰杰因果关系图；将相似度最高的格兰杰因果关系图确定为目标格兰杰因果关系图；通过目标格兰杰因果关系图对目标调用链路图进行修复处理得到修复后的目标调用链路图。通过目标格兰杰因果关系图对目标调用链路图进行修复，能够增加链路数据的可用性与有效性，提高工作效率。

摘要： 本申请公开一种时间序列因果关系图的构建方法，基于若干条时间序列，计算每条时间序列的第一时间滞后值和每两条时间序列之间的第二时间滞后值。确定每条时间序列的直接滞后因变量和初始连接图。利用条件独立性准则判断初始连接图中每两个相互连接的节点所对应的时间序列之间是否存在因果关系，由此得到中间连接图。然后确定中间连接图中的具有因果滞后关系的时间序列之间的无向边的方向后，再次利用条件独立性准则检查每两条当前时刻的时间序列之间的无向边是否真实存在，得到最终的时间序列因果关系图。该方案通过第一时间滞后值对每两条时间序列进行拟合得到残差序列，并利用残差序列去计算第二时间滞后值，可以提高对因果关系判断的准确度。

摘要： 本发明提供了一种基于因果分析的心电图ST段异常判别系统，包括：提取心外体征因素数据并进行预处理，基于预处理后的心外体征因素数据生成数据变量间的加权邻接矩阵，加权邻接矩阵提取非零权值生成贝叶斯网络G0；计算贝叶斯网络G0各路径的因果效应估计量，基于因果效应估计量调整网络结构生成因果网络G1；从心电图中提取12导联数据，并对12导联数据进行预处理，得到预处理后的12导联数据；基于12导联数据获取10维心电特征；对预处理后的12导联数据和10维心电特征进行预处理，并通过卷积残差神经网络提取深度特征；将深度特征与因果机制变量数据进行结合，并输入决策树得到心电图中出现心电特征st段异常的预测概率。

摘要： 本发明公开了一种基于图神经网络的端到端大脑因果网络构建方法，属于脑电信息处理领域。本发明设计了一个邻近k层特征融合的多层感知机用于多维特征提取，并进一步设计图神经网络用于大脑因果关系的直接挖掘。随后利用向量自回归模型得到具有真实脑电信号特性的多元序列及其因果监督性信息，以监督性方法训练神经网络模型。基于训练好的神经网络模型，可实现对脑电数据的因果关系的挖掘和因果网络构建。与传统方法的代表性方法格兰杰因果分析对比研究证明，本发明在低信噪比条件下捕捉因果网络拓扑结构和因果关系强弱作用方面具有显著的优势。本发明为突破传统模型驱动假设约束，以数据驱动的方式直接挖掘深度大脑因果网络机制方面提供了新的视角。

摘要： 一种基于因果图的分层强化学习任务图进化方法，步骤包括：(1)参数设置；(2)探索目标环境的因果图；(3)种群N初始化；(4)计算适应度值；(5)遗传操作，包括选择、交叉和变异；操作时保持结点之间的因果关系；(6)判断是否终止；(7)保存此因果图对应的k个适应度最高的任务图G1，G2，…，GK；(8)输出适应度最高的任务图G1。与现有技术相比本发明的构造任务图的自动化，任务图的高效性，能适应大规模复杂系统，能适用系统环境动态变化的情况。本方法仅仅依赖目标环境的因果图变化情况，在目标环境因果图有规律变化时能够预测目标环境的任务层次变化情况，从而快速高效地生成目标环境的MAXQ任务图。

摘要： 本发明公开了一种基于因果图的软件功能测试方法、装置及存储介质，所述方法包括获取所有经过软件需求分析的输入条件并明确所有的输出结果；对每个输入条件进行分析，获取所有输入条件的制约关系以及组合关系，获取输入条件组；对所有的输出结果进行分析确认，分析输出结果之间的制约及关联关系，获取输出结果组；分析输入条件组对应的输出结果组合，验证输入与输出之间的覆盖率，再次验证设计是否完整合理；对结对后的组合进行分析，将重复值去除，得出最终的输入、输出组合，用于软件测试，本发明可以有效的减少测试用例数量、测试工作量和投入成本，保证测试质量，降低软件产品上线后风险，提高用户对软件产品的满意度。

摘要： 本发明提供了一种基于相关图信息进行因果推断的案由认定方法及系统，所述方法包括，获取案件的事实描述；根据案件的事实描述构建因果图；利用GFCI算法对构建的因果图进行因果发现并采样得到因果子图；对采样得到的因果子图去噪后添加至loss中，得到案由认定结果；其中，构建因果图包括利用KeyBERT算法获取案件的关键字，并对案件的关键字进行聚类。本发明提出了使用因果图进行因果推断的方法来进行案由认定，这样充分的利用了案件事实描述中的非结构化信息，更好的分辨出不同案件的相似性和差异性，有效解决了类案不同判的情况，提高了案由认定的准确度，同时模型参数量更少，训练速度快，便于部署并且可以快速实现。

摘要： 本申请提供一种基于因果图的对话交互智能决策方法及装置，该方法包括获取用户的当前交互信息；根据当前交互信息分析用户的当前行为信息；根据用户的当前行为信息在预先构建的因果图中查找对应的目标回复策略；以及根据目标回复策略对用户进行回复，从而利用提前分类的用户行为和设计的因果图来细粒度地实现人机对话交互过程决策的选择，从而使得人机对话过程中回复策略的选择更加适应客户的需求，进而节约资源且提高用户的满意度。

摘要： 本发明提供一种基于多源因果图路径卷积的复杂机电系统故障检测方法，其包括以下步骤：S1：结合已知的因果关系与基于分数的因果发现方法，以系统高维监测变量的数据为输入，构建因果关系图；S2：利用基于因果路径卷积的图卷积神经网络从图G