基于python的树形决策图构建基于python的树形决策图构建

故障树作为系统可靠性分析的一种工具，在实际工程中已得到广泛应用。二元决策图作为常用的故障树分析法，通过其结构优势可快速得到故障树的不交化割集，通过分析割集集合确定系统失效集合以及计算系统失效概率等指标，确定系统可靠性。在.NET平台上使用ITE算法实现故障树对二元决策图的转化，并在通用的CAN总线监测诊断平台上实现，平台使用SQL Server作为知识库存储信息数据，以故障树信息和监测数据作为输入，实时对系统报警做出诊断。

（2）有序二叉决策图（OBDD） OBDD及其规范型 → OBDD化简 → OBDD操作→ OBDD的变量序 有序二叉决策图（Ordered Binary Decision Diagram，OBDD）最早可追溯到二叉决策程序和二叉决策图（BDD）概念。Bryant对BDD附加了变量序和简化约束，使之成为了布尔表达式表述的一种规范型。 * 2014全国离散数学年会 * OBDD是布尔函数的一种有效图形、数学描述技术。OBDD不同于BDD之处在于OBDD中任一从根节点到叶节点的路径上变量出现的顺序保持一致，此外，在OBDD中引入了两条简化规则。这一变量序的限制及简化规则的约束，使得OBDD成为表述布尔函数的规范型。 OBDD BDD但不是 OBDD R.E. Bryant, Graph-Based Algorithms for Boolean Function Manipulation, IEEE Transactions on Computers, 1986, 35(8): 677-691

针对传统聚类算法在复杂多变的电磁环境中聚类质量低、参数需要预先人为设定、噪声孤立点难识别等问题，本文提出一种改进的数据场和决策图联合聚类算法。该算法主要是利用数据对象的势值和到最近大密度点的距离来实现自动确定聚类中心和聚类数目，并且能够有效地处理孤立的噪声点和快速地实现数据对象的聚类划分。文中设置12部雷达信号，包括常规雷达、参差雷达、抖动雷达、捷变频雷达等，其中设有脉宽、到达角、载频设置参数有相同或相近的雷达。经过仿真验证可以看出，改进的数据场和决策图联合聚类有更好的聚类效果。

有序二叉决策图（OBDD—Ordered Binary Decision Diagram）是布尔函数的一种规范表达形式、一种的新的数据结构。基于OBDD可以完成布尔函数的有效表述和操作运算，可以看作为一种新的抽象数据类型。OBDD在VLSI逻辑综合和验证的成功应用结果引起了学术界和工业应用界的极大关注。迄今为止，OBDD技术及其工业应用已有了长足的发展、产生了不少的研究结果。

二叉决策图BDD原理、应用与实现的完整介绍，包括BDD到OBDD的转化、OBDD到ROBDD的转化，以及BDD的C++语言实现库buddy的内部原理介绍