Probability propagation nets

  • This work introduces a Petri net representation for the propagation of probabilities and likelihoods, which can be applied to probabilistic Horn abduction, fault trees, and Bayesian networks. These so-called "probability propagation nets" increase the transparency of propagation processes by integrating structural and dynamical aspects into one homogeneous representation. It is shown by means of popular examples that probability propagation nets improve the understanding of propagation processes - especially with respect to the Bayesian propagation algorithms - and thus are well suited for the analysis and diagnosis of probabilistic models. Representing fault trees with probability propagation nets transfers these possibilities to the modeling of technical systems.
  • In der vorliegenden Arbeit wird eine Petri-Netz-Repräsentation für die Propagation von Wahrscheinlichkeiten und Evidenzen (Likelihoods) vorgestellt und auf probabilistische Horn-Abduktion sowie Fehlerbäume und Bayes-Netze angewendet. Diese sogenannten Wahrscheinlichkeits-Propagations-Netze (probability propagation nets) machen Propagations-Prozesse transparent, indem sie strukturelle und dynamische Aspekte in einer homogenen Darstellung vereinen. Anhand populärer Beispiele wird verdeutlicht, dass Wahrscheinlichkeits-Propagations-Netze die Propagations-Prozesse - besonders im Hinblick auf die Bayes-Netz-Algorithmik - anschaulich darstellen und gut nachvollziehbar machen, so dass sie sich für die Analyse und Diagnose probabilistischer Modelle eignen. Durch die Repräsentation von Fehlerbäumen mit Wahrscheinlichkeits-Propagations-NetzenIn der vorliegenden Arbeit wird eine Petri-Netz-Repräsentation für die Propagation von Wahrscheinlichkeiten und Evidenzen (Likelihoods) vorgestellt und auf probabilistische Horn-Abduktion sowie Fehlerbäume und Bayes-Netze angewendet. Diese sogenannten Wahrscheinlichkeits-Propagations-Netze (probability propagation nets) machen Propagations-Prozesse transparent, indem sie strukturelle und dynamische Aspekte in einer homogenen Darstellung vereinen. Anhand populärer Beispiele wird verdeutlicht, dass Wahrscheinlichkeits-Propagations-Netze die Propagations-Prozesse - besonders im Hinblick auf die Bayes-Netz-Algorithmik - anschaulich darstellen und gut nachvollziehbar machen, so dass sie sich für die Analyse und Diagnose probabilistischer Modelle eignen. Durch die Repräsentation von Fehlerbäumen mit Wahrscheinlichkeits-Propagations-Netzen können diese Vorzüge auf die Modellierung technischer Systeme übertragen werden.show moreshow less

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Metadaten
Author:Alexander Pinl
URN:urn:nbn:de:hbz:kob7-2743
Subtitle (English):unveiling structure and propagations of Bayesian Networks by means of Petri Nets
Advisor:Kurt Lautenbach, Wolfgang Fengler
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Date of Publication (online):2008/04/24
Date of first Publication:2008/04/24
Publishing Institution:Universität Koblenz-Landau, Campus Koblenz, Universitätsbibliothek
Granting Institution:Universität Koblenz, Fachbereich 4
Date of final exam:2008/04/14
Release Date:2008/04/24
Tag:Propagation; Unsicheres Schließen
Bayesian Networks; Diagnosis; Fault Trees; Petri Nets; Propagation
GND Keyword:Bayes-NetzGND; Petri-NetzGND; FehlerbaumGND; WahrscheinlichkeitGND; Abduktion <Logik>GND; DiagnoseGND
Page Number:xviii, 173
Institutes:Fachbereich 4 / Institut für Softwaretechnik
Dewey Decimal Classification:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Licence (German):Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG
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