Kipersztok is described a diagnosis

Kipersztok is described a diagnosis decision support
approach using Bayesian belief networks for facilitating
airplane maintenance at an airport gate. The approach
combines engineering and mechanic’s knowledge with
statistical component reliability data. It is argued that Bayesian
network contain a rich representation language that permits to
encode the different types of knowledge needed for airplane
diagnosis. The high degree of system integration in an airplane
typically results in ambiguous diagnoses. The inference engine
of a Bayesian network provides a consistent probability update
mechanism to help disambiguate between the possible causes
of a failure. Sensitivity analysis of the networks to noisy priors
justifies the use of simple probability models from Mean Time
Between Unscheduled Removal data, and also shows
reasonable robustness of the network diagnosis due to a
reasonably limited sensitivity of the network to prior noise

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อธิบายไว้ Kipersztok การสนับสนุนการตัดสินใจวินิจฉัยวิธีการใช้เครือข่ายความเชื่อทฤษฎีเพื่ออำนวยความสะดวกการบำรุงรักษาเครื่องบินที่ประตูเครื่องบิน วิธีการรวมช่าง และวิศวกรรมของความรู้ด้วยข้อมูลสถิติประกอบความน่าเชื่อถือ มันเป็นโต้เถียงที่ทฤษฎีอุดมแสดงภาษาที่อนุญาตให้ประกอบด้วยเครือข่ายเข้ารหัสความรู้ที่จำเป็นสำหรับเครื่องบินชนิดต่าง ๆวินิจฉัย ระดับสูงของในเครื่องบินโดยทั่วไปผลวินิจฉัยที่ชัดเจน เครื่องมือการอนุมานของทฤษฎีการ เครือข่ายมีการปรับปรุงความสอดคล้องกันกลไกที่ช่วย disambiguate ระหว่างสาเหตุของความล้มเหลว วิเคราะห์ความไวของเครือข่ายเพื่อ priors เสียงดังจัดชิดใช้ง่ายน่าเป็นรุ่นจากเวลาระหว่างข้อมูลกำจัดไม่ได้หมายกำหนดการ และแสดงเสถียรภาพที่เหมาะสมของการวินิจฉัยเครือข่ายเนื่องจากเป็นจำกัดสมเหตุสมผลความไวของเครือข่ายเสียงล่วงหน้า

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Kipersztok จะอธิบายการสนับสนุนการตัดสินใจวินิจฉัย
วิธีการใช้เครือข่ายความเชื่อแบบเบย์เพื่ออำนวยความสะดวก
ในการบำรุงรักษาเครื่องบินที่สนามบินประตู วิธีการ
รวมวิศวกรรมและช่างที่มีความรู้
ข้อมูลความน่าเชื่อถือองค์ประกอบทางสถิติ มันเป็นเรื่องที่ถกเถียงกันอยู่ว่าคชกรรม
เครือข่ายประกอบด้วยภาษาที่อุดมไปด้วยการแสดงที่อนุญาตให้การ
เข้ารหัสประเภทที่แตกต่างกันของความรู้ที่จำเป็นสำหรับเครื่องบิน
วินิจฉัย ระดับสูงของการรวมระบบในเครื่องบิน
มักจะส่งผลในการวินิจฉัยที่ไม่ชัดเจน เครื่องยนต์อนุมาน
ของเครือข่ายแบบเบย์ยังมีการปรับปรุงความน่าจะสอดคล้อง
กลไกที่จะช่วยให้กระจ่างระหว่างสาเหตุ
ของความล้มเหลว การวิเคราะห์ความไวของเครือข่ายเพื่อไพรเออร์ที่มีเสียงดัง
justifies การใช้แบบจำลองความน่าจะเป็นที่เรียบง่ายจาก Mean เวลา
ระหว่างข้อมูลการกำจัดนอกเหนือจากปกติและยังแสดงให้เห็นถึง
ความแข็งแกร่งที่เหมาะสมของการวินิจฉัยเครือข่ายเนื่องจากมี
ความไวพอสมควร จำกัด ของเครือข่ายเสียงก่อน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

kipersztok อธิบายการวินิจฉัยการตัดสินใจสนับสนุนวิธีการที่ใช้เครือข่ายความเชื่อเบย์สำหรับสกรีนซ่อมบำรุงเครื่องบินที่สนามบิน " วิธีการรวมวิศวกรรมและความรู้ช่างด้วยความน่าเชื่อถือของข้อมูลองค์ประกอบทางสถิติ มันเป็นที่ถกเถียงกันอยู่ว่าส์เครือข่ายที่ประกอบด้วยการแสดงภาษาที่อนุญาตให้รวยเข้ารหัสชนิดของความรู้ที่จำเป็นสำหรับเครื่องบินการวินิจฉัย ระดับสูงของการรวมระบบในเครื่องบินโดยทั่วไปผลลัพธ์ในที่การวินิจฉัย . การอนุมานของเครื่องยนต์ของเครือข่ายแบบเบย์มีการปรับปรุงความน่าจะเป็นที่สอดคล้องกันกลไกที่ช่วยทำให้กระจ่างระหว่างสาเหตุที่เป็นไปได้ของความล้มเหลว การวิเคราะห์เครือข่ายการอึกทึกประวัติการใช้แบบจำลองความน่าจะเป็น justifies หมายความว่าเวลาที่เรียบง่ายจากระหว่างข้อมูลเอาไว้ และยังแสดงให้เห็นว่าความแข็งแกร่งที่เหมาะสมของเครือข่ายการวินิจฉัย เนื่องจากเป็นความไวพอสมควร จำกัด ของเครือข่ายเสียงก่อน