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Applying Generalized Continuous Time Bayesian Networks to a reliability case study

机译：将广义连续时间贝叶斯网络应用于可靠性案例研究

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We discuss the main features of Generalized Continuous Time Bayesian Networks (GCTBN) as a reliability formalism: we resort to a specific case study taken from the literature, and we discuss modeling choices, analysis results and advantages with respect to other formalisms. From the modeling point of view, GTCBN can represent dependencies involving system components, together with the possibility of a continuous time evaluation of the model. From the analysis point of view, any task ascribable to a posterior probability computation can be implemented, such as the computation of system unreliability, importance (sensitivity) indices, system state prediction and diagnosis.
机译：我们讨论了广义连续时间贝叶斯网络（GCTBN）作为可靠性形式主义的主要特征：我们诉诸于文献中的特定案例研究，并讨论了模型选择，分析结果以及相对于其他形式主义的优势。从建模的角度来看，GTCBN可以表示涉及系统组件的依存关系，并且可以对模型进行连续的时间评估。从分析的角度来看，可以执行归因于后验概率计算的任何任务，例如系统不可靠性，重要性（敏感度）指标的计算，系统状态预测和诊断。

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