计算机经济信息系统可靠性模型分析

汪凌（南通职业大学）

■前言

计算机信息系统应用可靠性模型在其初始研究、开发、应用阶段，均会展现出比较高的科技水准，能够为众多用户处理生活和工作方面的各种难题。但是，当前阶段的用户对现有计算机经济信息系统可靠性模型提出更高标准的使用要求，如，精度准确、复杂关系处理、运行可靠性等方面的要求更高。在这样的情况下，选用贝叶斯网络信息经济模型系统可以有效弥补上述各种缺陷。本文针对贝叶斯网络系统中的计算机信息经济系统可靠性模型运用展开阐述和研究。

■贝叶斯网络

本文研究的贝叶斯网络在1988年被正式提出，又被人们称之为信念网络，该网络的使用概率和使用理论主要用于描述并处理由不同领域的知识成份构成条件相关.因此会产生一些不确定性，更加适用于对概率性事物和不确定事物的处理，实质上属于一种基于概率不确定性产生的推理网络。能够用于表示变量集合及其实际连接概率情况的图形模型，属于对概率关系进行向图解描述的方式，为计算工作提供了一种利用知识处理直觉图解，化无形为有形的处理方法，同时还是一种可以明确表示数据因果信息的先进方法。因为贝叶斯网络主体是由图论相概率理论相结合的科技产物，概率论基础较为严谨。并且概率论又属于人工智能处理系统中存在的不确定性理论之一，同时也被学术界认为是构成数学基础最强的一种处理理论[1]。

任一贝叶斯网络主体均由贝叶斯网络架构以及网络参数构成，这两部分内容分别对应计算问题领域的定量描述和定性描述。由于贝叶斯网络自身的结构属于一个有向无环图(DAG)，主要由关键节点集合以及有向边集合构建而成。不同节点集中的任一节点均能够代表某个特殊的随机变量，此时产生的变量可以由任何问题构成，此后可以用来代表主要研究与分析对象做出的合理解释现象、部件、状态抑或是属性，具有实际意义和物理意义。一般情况下，有向边主要表示各个变量之间存在的依赖或者事物因果关系，此时有向边箭头指向代表因果关系产生的方向性影响(由母节点指向子节点)，关键节点之间如果没有连接边，那么表示该节点区域所对应的各种变量之间存在的条件是独立属性的。所有指向关键节点X的节点统一被称为X节点的父节点。即使从节点X位置指向节点Y期间会存在有向边，用于表示X节点引起了Y节点变化，但是贝叶斯网络系统中，并不是针对有向边做出的唯一解释。例如：Y仅代表与X有关联的节点，但是其不属于由X引起的变化节点。所以，即使贝叶斯网络可以明确表示出具体因果关系，但二者之间的关系并不局限于某种因果关系的表示[2]。

处理实际问题期间，需要从不安全区域或者不确定节点中代表的知识和信息展开推理，更加适用于对各种不确定性较高和概率推理较复杂的知识表达推理。属于一种出自网络结构本身的有向图解节点描述，可以展开双向并行推理，同时还能够综合先验信息以及对应的样本信息，保证推理结果准确性。

■经济信息系统可靠性模型分析

对于计算机经济信息系统整体结构而言，构件主要为计算机信息系统结构中的各项组成部分，并且不同构件与构件之间存在的连接件会彼此连接形成一个足够完整的信息系统。能够把所有构件视为一个单独的子系统，然后假设这些不同的构件之间全部是相互独立状态，同样也可以将连接件视作一个子系统，然后假设这些不同的连接件之间均处于相互独立状态。在这样的情况下，计算机信息系统整体可以视为由构件子系统结构与连接件子系统结构共同组成的计算机综合系统。

运用各构件和系统连接件之间的可靠性，可以估算构件及其连接件条件下构件子系统及其连接件子系统之间的系统可靠性，采用贝叶斯网络模型能够精确推理计算机信息系统整体运行的可靠性。

■实例研究

构建贝叶斯网络属于一个非常复杂的细节处理流程，信息系统自身可靠性分析主要由贝叶斯网络代表的需求信息来源于多种不同信息渠道，渠道中会汇集多种不同构件与连接件数据资料，设备手册、信息系统开发设计与研制过程、数据测试过程、设备维护过程和相关专家研究经验等。为有效减少复杂性，可以对信息系统运行可靠性展开分析。在此期间，首先需要将信息系统运行可靠性予以科学分析并将其合理分为多个相互之间独立存在且完全包含的系统类别(各种类别之间至少需要具有能够明确划分的界限)；然后可以对各个不同类别进行分别构建处理。在此期间，需要关注信息系统自身可靠性模型是否只在运行状态发生故障时启动，所以无须对处于正常运行状态的设备进行建模。一般情况下，信息系统运行可靠性主要由某个或者某些结构不同的构造原因造成，同时这些原因也具备不确定性，可能由某个或者某些更低层次的结构原因造成。正式构建起网络的关键节点关系以后，还需针对予以概率估算。具体方法为：设定在某个原因发生之后，估算该原因产生后各个节点之间的条件概率情况，利用这种局部概率变化进行估算的方法能够有效提高作业效率[3]。

经济信息系统模型可靠性的贝叶斯网络，主要有整体结构系统可靠性计算和系统诊断功能这两方面的主要功能。

（1）系统结构可靠性计算。假设：将贝叶斯网络模型应用到某个实例中，那么此该实例中就会有四个组成构件和三个系统连接件，基于贝叶斯网络进行的信息系统运行可靠性模型详情如图1所示：

该系统结构构件子系统结构中的各个构件可靠性分别表示为：Pro(C)=0.933，Pro(C)=0.992，Pro(C3)=0.908，Pro(C2)=0.983，连接件子系统结构的可靠性分别表示为：Pro(4)=0.92，Pro(6)=0.95，Pro(l2)=0.967。

不同类型的构件子系统C在各个系统构件C中，C2、Cz、C等不同条件下代表的可靠性均不相同，即节点C的条件概率。

（2）系统诊断。系统诊断功能需要设定信息系统运行已经发生故障，必须由诊断出系统判断出产生故障的具体原因，从而加以修正。针对上述内容而言，系统发生的各种异常状况，均属于故障造成的模型不可靠性[4]。

如果系统S异常时，贝叶斯网络计算法推理可以得出，构件子系统具有的不可靠概率值为：Pro(c=No)=0.8237，但是连接件子系统存在的不可靠概率代表值为：Pro(l=No)=0.2062，由此可见，最可能发生异常原因在各个不同的构件系统中，并且构件C、C2、C3、C.的组成可能性分别为下述两种情况：

由上述内容可知，最有可能发生问题的位置在构件Cz中。可以充分说明贝叶斯网络构成的信息系统模型可靠性具有非常优质的诊断能力，可以帮助经济信息系统运行管理者准确找出系统运行不可靠时的成因[5]。

■系统诊断分析

应用贝叶斯网络能够取得的优势非常明显，以此为基础构建的经济信息系统模型可靠性更高，不仅能够及时吸收贝叶斯网络应用优势，还可以在模型应用期间表现出更加良好的成绩。在上述内容之外，对于系统诊断而言，也可以更好的处理问题，在经济信息系统运行出现故障后，可以利用贝叶斯网络及其对应模型分析故障产生的主要原因，在此期间，还可以对其他部分做出相应的检查和调整，避免遗漏存在[6]。

■结语

综上所述，本文主要对基于贝叶斯网络的计算机经济信息系统可靠性模型及其应用进行了一定的阐述，从总体的应用情况来看，基于贝叶斯网络的计算机经济信息系统可靠性模型的效果很理想，并且在很多方面都表现出了较高的水准，在未来的工作当中，可以对模型进行针对性的优化，制定不同的应用方案，促进计算机经济信息系统功能的更好实现。