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Enregistrement W3111993982 · doi:10.1109/syscon47679.2020.9275903

ETMA: An Efficient Tool for Event Trees Modeling and Analysis

2020· article· en· W3111993982 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revue2020 IEEE International Systems Conference (SysCon) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFault tree analysisComputer scienceEvent (particle physics)Event treeProbabilistic logicKey (lock)Probabilistic analysis of algorithmsEvent tree analysisReduction (mathematics)Data miningGridReliability engineeringArtificial intelligenceEngineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Event Tree (ET) analysis is a widely used forward deductive safety analysis technique for decision-making at a system design stage. Existing ET tools usually provide Graphical Users Interfaces (GUI) for users to manually draw system-level ET diagrams, which consist of nodes and branches, describing all possible success and failure scenarios. However, these tools do not include some important ET analysis steps, e.g., the automatic generation and reduction of a complete system ET diagram. In this paper, we present a new Event Trees Modeling and Analysis (εTMA) tool to facilitate users to conduct a complete ET analysis of a given system. Some key features of εTMA include: (i) automatic construction of a complete ET model of real-world systems; (ii) deletion/reduction of unnecessary ET nodes and branches; (iii) partitioning of ET paths; and (iv) probabilistic analysis of the occurrence of a certain event. For illustration purposes, we utilize our εTMA tool to conduct the ET analysis of a protective fault trip circuit in power grid transmission lines. We also compared the εTMA results with Isograph, which is a well-known commercial tool for ET analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,604
Score d'incertitude au seuil0,859

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,144
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle