Minimal Diagnosis and Diagnosability of Discrete-Event Systems Modeled by Automata
المؤلفون المشاركون
Zhao, Xiangfu
Lamperti, Gianfranco
Ouyang, Dantong
Tong, Xiangrong
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-02-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In the last several decades, the model-based diagnosis of discrete-event systems (DESs) has increasingly become an active research topic in both control engineering and artificial intelligence.
However, in contrast with the widely applied minimal diagnosis of static systems, in most approaches to the diagnosis of DESs, all possible candidate diagnoses are computed, including nonminimal candidates, which may cause intractable complexity when the number of nonminimal diagnoses is very large.
According to the principle of parsimony and the principle of joint-probability distribution, generally, the minimal diagnosis of DESs is preferable to a nonminimal diagnosis.
To generate more likely diagnoses, the notion of the minimal diagnosis of DESs is presented, which is supported by a minimal diagnoser for the generation of minimal diagnoses.
Moreover, to either strongly or weakly decide whether a minimal set of faulty events has definitely occurred or not, two notions of minimal diagnosability are proposed.
Necessary and sufficient conditions for determining the minimal diagnosability of DESs are proven.
The relationships between the two types of minimal diagnosability and the classical diagnosability are analysed in depth.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhao, Xiangfu& Lamperti, Gianfranco& Ouyang, Dantong& Tong, Xiangrong. 2020. Minimal Diagnosis and Diagnosability of Discrete-Event Systems Modeled by Automata. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141878
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhao, Xiangfu…[et al.]. Minimal Diagnosis and Diagnosability of Discrete-Event Systems Modeled by Automata. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141878
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhao, Xiangfu& Lamperti, Gianfranco& Ouyang, Dantong& Tong, Xiangrong. Minimal Diagnosis and Diagnosability of Discrete-Event Systems Modeled by Automata. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141878
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1141878
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر