Geri Dön

Diagnosis and troubleshooting using probabilistic networks and value of information

Olasılık ağlarını ve bilginin değerini kullanan teşhis ve sorun giderme sistemleri

  1. Tez No: 90622
  2. Yazar: KORHAN GÖKÇAY
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TANER BİLGİÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1999
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 140

Özet

OLASILIK AĞLARINI VE BİLGİNİN DEĞERİNİ KULLANAN TEŞHİS VE SORUN GİDERME SİSTEMLERİ ÖZET Bu tez belirsizlik altında olasılık ağlarını ve bilginin değerini kullanan teşhis ve sorun giderme sistemleri hakkındadır. Bu tezde, belirsizlik altında gözlem ve tamir eylemlerini içeren yaklaşık bir sorun giderme planı üreten, karar-kuramsal bir yöntem geliştirilmiştir. En iyi sorun giderme planının davranışını anlamak amacıyla, olasılık ağlarını kullanan diğer sezgisel sorun gidericiler detaylı bir şekilde incelenmiş ve geliştirilebilecek noktalar belirlenmiştir. Bilginin Değerini Kullanan Karar-Kuramsal Sorun Giderici (DTT-VI) adı verilen yöntem, var olan yöntemleri ek gözlem yaparak geliştirmiştir. Bu sorun giderici olasılık ağları kullanılarak geliştirilmiştir. Genel olarak, bir bilginin değerine karar verilmesi hesaplama açısından oldukça zordur. DTT-VI, problemin sadece grafik yapısını kullanarak bilginin değerini hesaplayan etkin bir yol kullanmaktadır. Farklı sorun giderme problemlerinde ve farklı koşullarda DTT-VI'nin performansını ölçmek için çözümleri farklı deney koşullarında test edilmiştir. DTT-VI, literatürden alman üç farklı sorun gidericiyle birçok farklı problemde ve farklı maliyet kümeleriyle karşılaştın Imıştır. Tüm bu testlerden çıkartılabilecek sonuç DTT- VFnın maliyet açısından tatmin edici sorun gidenne planları ürettiği fakat bunu daha fazla gözlem yaparak ve daha fazla zaman harcayarak yaptığıdır.

Özet (Çeviri)

IV DIAGNOSIS AND TROUBLESHOOTING USING PROBABILISTIC NETWORKS AND VALUE OF INFORMATION ABSTRACT This thesis is about diagnosis and troubleshooting systems using probabilistic networks and value of information under uncertainty. In this thesis, an approximate decision-theoretic approach for generating troubleshooting plans under uncertainty that interleaves both observations and repair actions is developed. In order to understand the behaviour of optimal troubleshooting, the heuristic troubleshooting methods that use probabilistic networks are analysed in detail and the points, which can be developed further are determined. The Decision-Theoretic Troubleshooter with Value of Information (DTT- VI) is developed to extend the available methods in utilizing valuable observation. The troubleshooter is developed using the probabilistic network formalism. In general, deciding on the value of a particular piece of information is computationally expensive. However, DTT-VI utilizes an efficient way of computing the value of information by solely considering the graph theoretic properties of the underlying network. In order to measure the performance of the DTT-VI on different troubleshooting problems under different conditions, its solutions are examined in an experimental setting for different parameter values. DTT-VI is compared with three different troubleshooters from the literature under various domain and cost sets. All these measurements show that DTT-VI gives very satisfactory troubleshooting plans with very low costs but it does so by making more observations and spending more computation time.

Benzer Tezler

  1. Merkezi klima sistemlerinde arıza giderme ve işletim için bilgi tabanlı uzman sistem geliştirilmesi

    Development of a data based diagnostic expert system for troubleshooting and operating in central air conditioning units

    NECATİ KOÇYİĞİT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    EnerjiMarmara Üniversitesi

    Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. OSMAN ISIKAN

  2. Kompresyonlu soğutma sistemlerinde arıza gidermek için teşhis yapan uzman sistem geliştirilmesi

    Development of diagnostic expert systems for trouble shooting in mechanical refrigeration systems

    HÜSEYİN BULGURCU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Makine MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. OSMAN ISIKAN

  3. Bir arıza giderme uzman sistem kabuğu (AGUSK) ve CFM56 turbofan jet motor arızaları için bir uygulama

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET BİRLİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GAZANFER ÜNAL

  4. Fault diagnosis through a hybrid symbolic-connectionist approach and via artificial neural networks

    Başlık çevirisi yok

    İBRAHİM BURAK ÖZYURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1994

    Kimya MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET C. ÇAMURDAN

  5. IEEE 1149.1 standardı kullanarak test edilebilir lojik devre tasarımı

    Testable lojik circit design by using IEEE 1149.1 standard

    A.BETÜL TUNCER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. AHMET DERVİŞOĞLU