VI. Решающее правило для принятия диагноза
Решающее правило — правило, в соответствии с которым принимается решение о диагнозе. В методе Байеса ОД с комплексом ДП относится к диагнозу с наибольшей вероятностью
если . (15)
Данное правило уточняется пороговым значением для вероятности диагноза
, (16)
где - уровень распознавания диагноза , .
Если , то диагноз не принимается (отказ от распознавания).
При равной вероятности диагнозов принимается тот, при котором комплекс ДП встречается чаще. Такое решающее правило соответствует методу максимального правдоподобия и является частным случаем метода Байеса при одинаковых априорных вероятностях диагнозов. При этом «частые» и «редкие» диагнозы равноправны.
VII. Пример применения метода Байеса
Вернемся к примеру о работе газовой турбины.
Пусть при наблюдении за газотурбинным двигателем проверяются два ДП:
1. - повышение температуры газа за турбиной более чем на ;
2. - увеличение времени выхода на максимальную частоту вращения более чем на 5с.
Появление этих признаков связано с двумя состояниями:
1. состояние - неисправность топливного регулятора;
2. состояние - увеличение радиального зазора в турбине.
Статистические данные:
1. при нормальном состоянии двигателя (состояние ) признак не наблюдается, а признак наблюдается в 5% случаев;
2. 80% двигателей вырабатывают ресурс в нормальном состоянии, 5% двигателей имеют состояние и 15% состояние ;
3. признак встречается при состоянии в 20%, а при состоянии в 40% случаев;
4. признак при состоянии встречается в 30%, а при состоянии - в 50% случаев.
Сведем эти данные в диагностическую матрицу (таблица 2).
Таблица 2 – Вероятности признаков и априорные вероятности состояний
Найдем сначала вероятности состояний двигателя и , когда обнаружены оба признака и . Для этого, считая признаки независимыми, применим формулу (13).
Задача является несложной, если одновременно появляются оба признака и . В случае, когда признаки появляются не одновременно, задача решается следующим образом:
для расчета применяют также формулу (13), но значение заменяют на , т.е. вероятности наличия признаков заменяют на вероятности отсутствия данных признаков
(17)
В этом случае, согласно предыдущим выкладкам, получим
и аналогично
Вычислим вероятности состояний в том случае, когда оба признака отсутствуют. Аналогично предыдущим выкладкам получим
Занесем полученные результаты в диагностическую матрицу (таблица 3).
Таблица 3 – Определение наиболее вероятного диагноза
0,09 | 0,13 | 0,03 | |
0,91 | 0,46 | 0,05 | |
0,41 | 0,92 |
Проанализируем матрицу:
1. при наличии признаков и в двигателе с вероятностью 0,91 имеется состояние , т. е. увеличение радиального зазора;
2. при отсутствии обоих признаков наиболее вероятно нормальное состояние (вероятность 0,92);
3. при отсутствии признака и наличии признака вероятности состояний и примерно одинаковы (0,46 и 0,41) и для уточнения состояния двигателя требуется проведение дополнительных обследований.