Utilisation Des Reseaux Bayesienspour Calculer La Fiabilité Des Systemes
2012
Mémoire de Magister

Université Saad Dahleb - Blida

Z
Zahra, Fatma Zohra

Résumé: Les Réseaux Bayésiens (RBs) et les Réseaux Bayésiens Dynamiques (RBDs) sont particulièrement appropriés à la collecte et la représentation de connaissances incertaines, mais aussi ils permettent d'effectuer les calculs probabilistes et les analyses statistiques d'une manière efficace. Les méthodes d’apprentissage de modèles de réseaux Bayésien ont transformé ces derniers en un outil de découverte de connaissances. Par conséquent ils sont devenus un outil intégré d’extraction, de représentation et aussi d’exploitation de connaissances. Les chercheurs ont commencé récemment, à vérifier et examiner les capacités de cette méthodologie dans la modélisation et l'analyse des systèmes complexes où la sûreté de fonctionnement est un facteur crucial. En effet, La fiabilité des systèmes est devenue un des domaines d’applications des réseaux Bayésiens et les réseaux Bayésiens sont devenus par conséquent, un outil d’analyse et d’estimation de la fiabilité. Les réseaux Bayésiens attirent de plus en plus l’attention des chercheurs en domaine de la fiabilité grâce à leurs propriétés de modélisation qui ont permis de modéliser efficacement, certains aspects de la fiabilité qui représentent des challenges pour les méthodes classiques d’analyse de fiabilité. L’aspect temporel, en d’autre terme la fiabilité dynamique est un des thèmes les plus traités. Ceci est reflété par le nombre important des travaux de recherche menés dans ce contexte publiés dans ces dix dernières années. Dans ce travail, nous proposons une méthode générique d’analyse et d’estimation de la fiabilité des systèmes dynamiques en utilisant les RBs comme un outil d’extraction de connaissances pour la construction de modèles de réseau Bayésien dynamique modélisant la fiabilité des systèmes. Ceci en exploitant les données (de test ou de retour d’expérience) prise de l’historique de ces derniers. Le modèle construit est utilisé pour l’estimation de la fiabilité via le mécanisme d’inférence des RBs

Mots-clès:

analyse de fiabilité
réseaux bayésiens dynamiques
apprentissage des réseaux bayésiens
extraction de connaissances
estimation de fiabilité
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