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第一部分以可靠性建模为中心,特别是故障树(FT)模型的自动推断。传统上,基于图形的模型(例如FTS)是通过系统专家和FT Mod-Ellers之间的迭代协作手动构建的。但是,这种手动方法容易出现人为错误,可能导致模型不完整。随着数据可用性的增加,试图自动化此过程的方法论,发现模式并减少对手动干预的依赖性已获得显着相关性。因此,在本文的第一部分中,我们关注如何以强大而可扩展的方式从失败数据集中获取有效而紧凑的故障树模型。
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