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龍圖騰網獲悉西安理工大學申請的專利基于貝葉斯定理和事件樹的系統概率風險動態評估方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113656804B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110826155.0，技術領域涉及：G06F21/57；該發明授權基于貝葉斯定理和事件樹的系統概率風險動態評估方法是由王瑤;楊明順;胡小敏;蔡袁峰;高新勤;李淑娟設計研發完成，并于2021-07-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于貝葉斯定理和事件樹的系統概率風險動態評估方法在說明書摘要公布了：本發明提供基于貝葉斯定理和事件樹的系統概率風險動態評估方法，本發明方法基于事件樹，先給出初始事件和基本事件發生概率的先驗分布參數，應用貝葉斯定理更新這些先驗分布參數，并實時更新故障概率和故障率，然后用這些更新后的參數計算各結果事件的發生概率期望值，再進一步計算系統風險概率。本發明基于貝葉斯定理，以統計出的樣本數據更新先驗知識，從而最終的計算結果能隨時間而變化，具備真實反映系統風險隨時間的變化的能力。

本發明授權基于貝葉斯定理和事件樹的系統概率風險動態評估方法在權利要求書中公布了：1.基于貝葉斯定理和事件樹的系統概率風險動態評估方法，其特征在于，包括： S1，為事件樹的初始事件和基本事件設置先驗概率分布的參數；所述初始事件為混合物加熱罐中蒸汽泄露，所述基本事件為是否發生點火、噴水器是否正常工作、報警器是否正常工作；對于初始事件，所述參數為α和β，參數α和β為描述Gamma分布的概率密度函數的兩個參數，以Gamma分布描述初始事件的故障率λ：λ~Gammaα,β；對于基本事件，所述參數為a和b，參數a和b為描述Beta分布的概率密度函數的兩個參數，以Beta分布描述基本事件的故障概率p：p~Betaa,b； S2，在結果事件的統計數據基礎上，計算各基本事件在各時間段的發生次數和不發生次數； S3，基于S2，計算各基本事件在各時間段的累計發生次數和累計不發生次數； S4，基于S1中基本事件的先驗概率分布的參數及S3中各基本事件在各時間段的累計發生次數和累計不發生次數，并根據貝葉斯定理，對各基本事件在各時間段的發生概率實施更新；更新方法為：計算基本事件x的發生概率在第j個時間段服從的后驗概率分布Beta分布的兩個參數，一個參數等于，另一個參數等于，N_a為基本事件x在第j個時間段累計發生次數，N_b為基本事件x在第j個時間段累計不發生次數；計算后驗概率的期望值，以該期望值作為基本事件x發生概率在第j個時間段的更新值，j=1,2…N，N為統計時間； S5，在結果事件的統計數據基礎上，計算初始事件在各時間段的發生次數，并根據初始事件在各時間段的發生次數計算初始事件在各時間段的累計發生次數； S6，基于S1中初始事件的先驗概率分布的參數及S5中初始事件在各時間段的累計發生次數，并根據貝葉斯定理，對初始事件在各時間段的故障率實施更新；更新方法為：計算初始事件故障率在第j個時間段服從的后驗概率Gamma分布的兩個參數，一個參數等于，另一個參數等于，N_α為初始事件在第j個時間段累計發生次數；其次，計算后驗概率在第j個時間段的期望值λ j=，以該期望值作為初始事件故障率在第j個時間段的更新值，j=1,2…N，N為統計時間； S7，基于S4中各基本事件在各時間段的發生概率及S6中初始事件在各時間段的故障率，計算系統概率風險；系統概率計算式為：pCi=pE0·pE1=e 1·pE2=e 2…pEM=e M，pE0表示初始事件E0的故障率，pEk=e k表示在初始事件發展途徑中第k個基本事件Ek狀態為e k的概率，1≤k≤M，M為初始事件到結果事件Ci發展途徑中的基本事件個數，e k表示發生或者不發生。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安理工大學，其通訊地址為：710048 陜西省西安市金花南路5號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。