２０１０ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＡＮｅｗＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔＭｅｔｈｏｄｆｏｒＳｙｓｔｅｍＤｕａｎＲｅｌｉａｂｉｌｉｔｙＢａｓｅｄｏｎＤｙｎａｍｉｃＦａｕｌｔＴｒｅｅＲｏｎｇｘｉｎｇ，ＷａｎＧｕｏｃｈｕｎ，ＤｏｎｇＤｅｃｕｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ，２０１Ｔｏｎ萄ｉ８０４，Ｃｈｉｎａｄｕａｎｒｏｎｇｘｉｎｇ＠１２６．ｃｏｍＡｂｓｔｒａｃ手．一ＡｃｅｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｄｅｆｉｃｉｅｎｃｙｃｈａｉｎａｐｐｒｏａｃｈｉｎｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａＩＭａｒｋｏｖｍｏｄｕｌａｒｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｆａｕｌｔｔｒｅｅｄｙｎａｍｉｃｆａｕｌｔｔｒｅｅａｎａｌｙｓｉｓ．ａｎｅｗｒｅｄｕｃｅｔｈｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆａｎａｌｙｓｉｓ．ｂｕｔｉｓｓｔｉｌｌｆａｃｅｄｗｉｔｈｓｔａｔｅｓｐａｃｅｃａｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｓｙｓｔｅｍｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｆｏｃｕｓｅｓｓｙｓｔｅｍｉｎｔｏｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｌｉｎｅａｒ－ｔｉｍｅｕｓｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｍｅｔｈｏｄｆｏｒｄｉｆｉｅｒｅｎｔｓｕｂｔｒｅｅｓ：ＢｉｎａｒｙｄｅｃｉｓｉｏｎｄｉａｇｒａｍｓｏｌｕｔｉｏｎｆｏｒｓｔａｔｉｃｓｕｂｔｒｅｅｓａｎｄＢａｙｅｓｉａｎＮｅｔｗｏｒｋｓｏｌｕｔｉｏｎｆｏｒｏｎｄｉｖｉｄｉｎｇｔｈｅｆａｕｌｔｔｒｅｅｏｆａｓｕｂｔｒｅｅｓｅｘｐｌｏｓｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｂｅｃａｕｓｅｏｆｕｓｉｎｇＭＣ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｉｓｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅ，ａｎｅｗａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｆｏｒｓｙｓｔｅｍｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｂａｓｅｄｏｎＤＦＴｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＩｎｍｉｓＰ印ｅｒ，ＤＦＴｏｆｍｅｓｙｓｔｅｍｉｓｍｏｄｕｌａｒｉｚｅｄｉｎｔｏｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｓｔａｔｉｃｓｕｂｔｒｅｅｓａｎｄｄｙｎａｍｉｃｓｕｂｔｒｅｅｓ，ａｎｄｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔｌｙｓｏｌｖｅｄｂｙＢＤＤａｎｄＢａｙｅｓｉａｎＮｅｔｗｏｒｋ门ＢＮ）ｍｏｄｅｌｓｅｐａｒａｔｅｌｙ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ｔｈｅｍａｐｐｉｎｇｏｆｄｙｎａｍｉｃｌｏｇｉｃｇａｔｅｓｉｎｔｏｄｉｓｃｒｅｔｅ・ｔｉｍｅＢａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｉｓａｌｓｏｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄ．Ａｔｌａｓｔ，ｔｈｅｍｏｄｕｌａｒｍｅｔｈｏｄｈａｓｂｅｅｎｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄｕｓｉｎｇｔｈｅＤＦＴｍｏｄｅｌｉｎｇｏｆａｓａｔｅｌｌｉｔｅｋｅｙｄｅｖｉｃｅ．ｗｈｉｃｈｃａｎｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅｓｔａｔｅｅｘｐｌｏｓｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ，ａｎｄｉｓｕｓｅｆｕｌｆｏｒａｓｓｅｓｓｉｎｇｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｌａｒｇｅａｎｄｃｏｍｐｌｅｘｓｙｓｔｅｍｓ．ＩＩＪｔｌ’ｄｙｎａｍｉｃｐｒｏｖｉｄｅｄｓｕｂｔｒｅｅｓ．ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ．ａｎａｐｐｒｏａｃｈｉｓａｌｓｏｆｏｒｍａｐｐｉｎｇｓｏｍｅａｓｓｅｓｓｄｙｎａｍｉｃａＩｏｇｉｃｇａｔｅｓｉｎｔｏｄｉｓｃｒｅｔｅ－ｔｉｍｅＢａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋＡｔＩａｓｔ．ｔｈｅｍｏｄｕｌａｒｍｅｔｈｏｄｈａｓｂｅｅｎａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｓａｔｅｌｌｉｔｅｋｅＹｄｅｖｉｅｅａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｈａｖｅｓｈｏｗｎｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｓｔａｔｅｅｘｐｌｏｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｕｓｅｆｕｌｃａｎｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍ，ａｎｄｉｓｆｏｒａｓｓｅｓｓｉｎｇｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｆｉｔｙｏｆＩａｒｇｅａｎｄｃｏｍｐｌｅｘｓｙｓｔｅｍｓ．Ｆ４ＨｌｌＫ删｜ｒｄｓ卸枷ｉｃＴｔ雠；眦吣栅删ｅ嘲ｉＤｅｃｉｓｉｏｎＤｉａ膏ｒａｍ；ＢａｙｅｓｉａｎＢＮｅｔｗｏｒｋＥＥＲＴｎａｒｙＭＯＤＵＬＡＲＩＺＡＴ燃ＯＦ１”１’ＦＡＵＬＴｓｙｓｔｅｍｓ，ｍａｎｙｂｅｔｒｅａｔｅｄＩｎｔｈｅｌａｒｇｅａｎｄｃｏｍｐｌｅｘｔｈｅｉｒｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｄｏｎ’ｔｉｎｔｅｒａｃｔｔｈｅｍｏｓｔｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｍｏｄｅｌｆｏｒｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓ．Ｉｔｂｅｃｏｍｅｓｐｏｐｕｌａｒｂｅｃａｕｓｅｉｔｉｓｖｅｒｙｅａｓｙｔｏｕｓｅ．ｐｒｅｓｅｎｔｓｔｈｅｄｅｓｉｇｎｅｒ、析ｍａｎｉｎｔｕｉｔｉｖｅｈｉｇｈ—ｌｅｖｅｌＦａｕｌｔＴｒｅｅ（Ｆｒｌｉｓｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｏｒｔｈｅｓｅｓｏｄｉｒｅｃｔｌｙ，ｓｉｎｇｌｙ．Ｉｎｔｈｅｉｓｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｕｎｃｏｎｎｅｃｔｅｄｄｙｎａｍｉｃｆａｕｌｔｄｉｓｔｉｎｃｔｐａｒｔｓｔｒｅｅｃａｎｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄｃａｎｂｅｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙｓｏｌｖｅｄｕｓｉｎｇｍａｎｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ．ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｆａｕｌｔｔｒｅｅａｎａｌｙｓｉｓｉｓａｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｓｔａｔｉｃｌｏｇｉｃａｎｄｓｔａｔｉｃｆａｕｌｔｍｅｃｈａｎｉｓｍ，ｓｏｓｅｖｅｒａｌｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｙｐｅｓｏｆｄｙｎａｍｉｃｂｅｈａｖｉｏｒｉｎａｄｖａｎｃｅｄａｂｓｔｒａｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｆａｕｌｔ－ｔｏｌｅｒａｎｔｓｙｓｔｅｍｓｃａｎｎｏｔｂｅａｄｅｑｕａｔｅｌｙｃａｐｔｕｒｅｄ，ｅ．ｇ．，ｆａｕｌｔ＆ｅｒｒｏｒｒｅｃｏｖｅｒｙ．ｓｅｑｕｅｎｃｅ．ｄｅｐｅｎｄｅｎｔｆａｉｌｕｒｅｓ．ａｎｄｔｈｅｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｓｔａｔｉｃｓｕｂｔｒｅｅｓｕｓｉｎｇａｖｅｒｙｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｉｎｅａｒ－ｆｉｍｅａｎａｌｙｓｉｓ，ａｆａｕｌｔｔｒｅｅｓｕｂｔｒｅｅｓａｎｄｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｄｙｎａｍｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｆ４１．ＴｈｅｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆＤＦＴｉｓｓｈｏｗｎｉｎｆｉｇｕｒｅ１．ＢＤＤｉｓｕｓｅｄｆｏｒｓｔａｔｉｃｓｕｂｔｒｅｅｓａｎｄｄｙｎａｍｉｃｓｕｂｔｒｅｅｓａｒｅｔｒｅａｔｅｄｂｙｃｏｎｖｅｎｉｎｇｄｙｎａｍｉｃｌｏｇｉｃｇａｔｅｓｉｎｔｏｄｉｓｃｒｅｔｅ－ｔｉｍｅＢａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋ．Ｔｈｅｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｍｏｄｕｌｅｓａｒｅｓｏｌｖｅｄｓｅｐａｒａｔｅｌｙａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓａｒｅｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｒｅｓｕｌｔｆｏｒｔｈｅｗｈｏｌｅｕｓｅｏｆｓｐａｒｅｓ．Ｉｎｔｈｅｒｅａｌｗｏｒｌ正ｓｙｓｔｅｍｆａｉｌｕｒｅｏｆｔｅｎｈａｓｄｙｎａｍｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｅｓ．ＭａｒｋｏｖＣｈａｉｎｆＭＣ）ｈａｓｐｒｏｖｅｎｔｏｂｅａｄｙｎａｍｉｃｆａｕｌｔｔｒｅｅ．Ｅａｃｈｐｒｏｃｅｓｓｅｄｍｏｄｅｌｃａｎｂｅｖｅｒｙｓｍａｌｌ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｉｓｍｏｄｕｌａｒｔｅｃｈｎｉｑｕｅｃａｎｒｅｄｕｃｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｔｈｅｓｉｚｅｏｆｖｅｒｓａｔｉｌｅｔｏｏｌｆｏｒｃｏｍｐｏｎｅｎｔｂｅｈａｖｉｏｒ．Ｉｔｍｏｄｅｌｉｎｇｃｏｍｐｌｅｘｈａｓｂｅｅｎｅｘｔｅｎｓｉｖｅｌｙｄｙｎａｍｉｃｕｓｅｄｆｏｒｉｓｄｅｐｅｎｄａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓｏｆｄｙｎａｍｉｃｆａｃｅｄｗｉｔｈｔｈｅｉｎｆａｍｏｕｓｓｔａｔｅｓｐａｃｅｅｘｐｌｏｓｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｎ１ｗｈｅｒｅｔｈｅｓｔａｔｅｔｏｂｅｇｅｎｅｒａｔｅｄｇｒｏｗｓｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｌｙ谢ｔｌｌｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｃｏｍｐｒｉｓｅｄｉｎｔｈｅｓｙｓｔｅｍ，ｗｈｉｃｈｍａｋｅｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔａｎｄｓｏｌｕｔｉｏｎｏｎＭＣｍｏｄｅｌｖｅｒｙｓｙｓｔｅｍｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ＭＣｄｉ衔ｃｕｌｔ．Ｓｏ．ａｔｅａｍｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓｌｅｄｂｙＤｕｇａｎ，ａｐｒｏｆｅｓｓｏｒａｔｔｈｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＶｉｒｇｉｎｉａｈａｓｓｔｕｄｉｅｄｔｈｅｓｐａｃｅｓｔａｔｉｏｎａｓｗｅｌｌａｓａｉｒｔｒａｆｆｉｃｃｏｎｔｒｏｌｃｏｍｐｌｅｘｓｙｓｔｅｍｓｉｎｄｅｐｔｈ．ａｎｄｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｄｙｎａｍｉｃｆａｕｌｔ．ｔｒｅｅｍｏｄｅｌｓｕｓｉｎｇＭａｒｋｏｖｔｈｅｏｒｙａｎｄｃｏｍｂｉｎａｔｏｒｉａｌｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ『２］．ＢｕｔｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＦｉｇｕｒｅ１．ＴｈｅｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆＤＦＴｄｙｎａｍｉｃｆａｕｌｔ－ｔｒｅｅｍｏｄｅｌｓａｒｅｓｏｌｖｅｄｂｙＭａｒｋｏｖｍｏｄｅｌｗｈｉｃｈａｌｓｏｈａｓｔｈｅｉｎｆａｍｏｕｓｓｔａｔｅＳｌ：Ｉａｃｅｅｘｐｌｏｓｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ．Ｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ．ｍｏｄｕｌａｒｔｅｃｈｎｉｑｕｅｉｓｕｓｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｉｓｕｓｅｄｆｏｒⅡＩ．ＳＴＡＴＩＣＦＡＵＬＴＴＲＥＥＡＮＡＬＹＳＩＳｄｙｎａｍｉｃｄｙｎａｍｉｃｆａｕｌｔｔｏｄｉａｇｒａｍ（ＢＤＤ）ｉｓｕｓｅｄｔｒｅｅ（ＤＦＴ）［３】．Ｂｉｎａｒｙｄｅｃｉｓｉｏｎａｎａｌｙｚｅｓｔａｔｉｃｆａｕｌｔｔｒｅｅ．ｗｈｉｌｅＭＣＡＢＤＤｉｓａｄｉｒｅｃｔｅｄａｃｙｅｌｉｃｇｒａｐｈ．ＡｌｌｐａｔｈｓｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅＢＤＤｓｔａｒｔａｔｔｈｅｒｏｏｔｖｅｒｔｅｘａｎｄｔｅｒｍｉｎａｔｅｉｎｏｎｅｏｆｔｗｏｓｔａｔｅｓ—ａｆａｕｌｔｔｒｅｅ．Ｔｈｅｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｍｏｄｕｌｅｓａｒｅｓｅｐａｒａｔｅｌｙａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓａｒｅｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｔｏｇｅｔｔｈｅｒｅｓｕｌｔｆｏｒｔｈｅｗｈｏｌｅｄｙｎａｍｉｃｆａｕｌｔｆｌｅｅ．Ｔｏａｃｅｒｔａｉｎｅｘｔｅｎｔ，ｓｏｌｖｅｄｌ－ｓｔａｔｅ（ｓｙｓｔｅｍｆａｉｌｕｒｅ），ｏｒＢＤＤｉｓａＳｕｃｃｅｓｓ）．ＴｈｅｃｏｍｐｏｓｅｄｏｆｔｅｒｍｉｎａｌＯ－ｓｔａｔｅ（ｓｙｓｔｅｍａｎｄｎｏｎ・９７８・０－７６９５－４０７７．１／１０￥２６．００ｏ２０１０旺ＥＥ１３０１１０．１１０９／ＩＣＩＣＴＡ．２０１０．２３７２１９④ｃｏｍＩＥＥ峻Ｅ南ｔｅｒｍｉｎａｌｃｏｎｎｅｃｔｅｄｂｙｂｒａｎｃｈｅｓ．ｖｅｒｔｉｃｅｓ，ｗｈｉｃｈａｒｅＴｅｒｍｉｎａｌｖｅｒｔｉｃｅｓｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｔｏｔｈｅｆｍａｌｓｔａｔｅｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍａｎｄｎｏｎ—ｔｅｒｍｉｎａｌｖｅｒｔｉｃｅｓｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｔｏｔｈｅｂａｓｉｃｅｖｅｎｔｓｏｆＩｎｔｈｉｓＰａｐ％ａｄｉｓｃｒｅｔｅ－ｔｉｍｅＢＮｆ８１ｆｏｒｄｙｎａｍｉｃｆａｕｌｔｔｒｅｅａｎａｌｙｓｉｓｉｓｆＤＴＢＮ）ｆｏｒｍａｌｉｓｍｆ７１７ａｐｐｌｉｅｄ．Ｅａｃｈｎｏｄｅｔｈｅｆａｕｌｔｔｒｅｅ．ＴｈｅＢＤＤｍｅｔｈｏｄｄｏｅｓｎｏｔａｎａｌｙｚｅｔｈｅｆａｕｌｔｔｒｅｅｄｉｒｅｃｔｌｙ，ｂｕｔｃｏｎｖｅｒｔｓｔｈｅｔｒｅｅｔｏａＢＤＤｔｈａｔｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓｔｈｅＢｏｏｌｅａｎｅｑｕａｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅｔｏｐｅｖｅｎｔ．ＡｃｏｍｍｏｎｌｙｕｓｅｄｍｅｔｈｏｄｏｆｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇＢＤＤｗａｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄｂｙＲａｕｚｙ『５１．Ｔｈｉｓａｐｐｒｏａｃｈａｐｐｌｉｅｓａｎｉｆ－ｔｈｅｎ－ｅｌｓｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｔｏｅａｃｈｏｆｔｈｅｆａｕｌｔｔｒｅｅ．ＴｈｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｆｏｒｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆａｆａｕｌｔｔｒｅｅｉｓｌｉｎｅａｒｗｉｔｈｔｈｅｓｉｚｅｏｆｔｈｅＢＤＤ．ａｎｄｔｈｅｓｉｚｅｏｆａＢＤＤｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｅｐｅｎｄｓｃｒｉｔｉｃａｌｌｙｔｈｅｂａｓｉｃｅｖｅｎｔｏｒｄｅｒｉｎｇｏｆａｆａｕｌｔｔｒｅｅ．Ａ２００ｄｖａｒｉａｂｌｅｏｒｄｅｒｉｎｇｃａｎｒｅｓｕｌｔｉｎａｖｅｒｙｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓａｎｄａｐｏｏｒｏｎｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓａｓｙｓｔｅｍｃｏｍｐｏｎｅｎｔ．Ａｓｙｓｔｅｍｃｏｍｐｏｎｅｎｔｃａｎｂｅｅｉｔｈｅｒａｂａｓｉｃｃｏｍｐｏｎｅｎｔｏｒａｓｕｂｓｙｓｔｅｍｄｅｓｃｒｉｂｉｎｇｔｈｅｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎａｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｏｆｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ．Ｗｅｄｉｖｉｄｅａｔｈｅｔｉｍｅｌｉｎｅｉｎｔｏ，什ｌｉｎｔｅｒｖａｌｓ．Ｅａｃｈｎｏｄｅｖａｒｉａｂｌｅｈａｓｆｉｎｉｔｅｎｕｍｂｅｒ，什ｌｏｆｓｔａｔｅｓ．Ｔｈｅｎｆｉｒｓｔｓｔａｔｅｓｄｉｖｉｄｅｔｈｅｔｉｍｅｎｉｎｔｅｒｖａｌｆ０，７１（丁ｉｓｔｈｅｍｉｓｓｉｏｎｔｉｍｅ）ｉｎｔｏＲａｎｄｏｍｖａｒｉａｂｌｅｓｅｑｕａｌｉｎｔｅｒｖａｌｓ。ｇａｔｅｓｉｎｔｈｅａｎｄｔｈｅｌａｓｔＳｔａｔｅ，什１ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓｔｈｅｔｉｍｅｉｎｔｅｒｖａｌＩＴ，∞１．ＸｉｓｉｎＳｔａｔｅｏｒｎ＋ｌｍｅａｎｓｔｈａｔｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｂａｓｉｃｃｏｍｐｏｎｅｎｔｄｕｒｉｎｇｔｈｅｍｉｓｓｉｏｎｔｉｍｅ．Ｂ．ｇａｔｅｏｕｔｐｕｔｄｉｄｎｏｔｆａｉｌｃｏｕｌｄｎ’ｔｇｅｎｅｒａｔｅａＢＤＤ．ＴｈｅｒｕｌｅｓｏｆｏｒｄｅｒｉｎｇｏｆｂａｓｉｃｅｖｅｎｔＳｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓＰａｒＩｅｌ－ａｒｅｄｅｓｃｒｉｂｅｄｏｒｄｅｒｉｎｇｅｖｅｎＭａｐｐｉｎｇｄｙｎａｍｉｃｔｏｇｉｃｇａｔｅｓｉｎｔｏＤＴＢＮ舔ｆｏｌｌｏｗｓ【６】：・ＤＦＴｅｘｔｅｎｄｓｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｆａｕｌｔｔｒｅｅｓｂｙｄｅｆｉｎｉｎｇｓｐｅｃｉａｌｇａｔｅｓｔｏｃａｐｔｕｒｅｔｈｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ’ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌａｎｄｆｕｎｃｔｉｏｎａｌＣｏｎｓｉｄｅｒｔｈｅｂａｓｉｃｅｖｅｎｔｓｉｎＴｈｅｂａｓｉｃｅｖｅｎｔｓｂａｓｉｃｅｖｅｎｔｓｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄｆｉｒｓｔ；ｔｏｐ．ｄｏｗｎｏｒｄｅｒｉｎｇ．ｉｎｔｈｅｆｒｏｎｔｏｆａｆａｕｌｔｔｒｅｅａｒｅａｄｅｐｅｎｄｅｎｃｉｅｓ．Ｃｕｒｒｅｎｔｌｙｔｈｅｒｅａｒｅｓｉｘｔｙｐｅｓｏｆｄｙｎａｍｉｃｇａｔｅｓｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｄｅｆｉｎｅｄ：ｔｈｅｄｅｐｅｎｄｅｎｃｙｇａｔｅ（ＦＤＥＰ）。ｔｈｅｃｏｌ正・Ｔｈｅｗｉｔｈｔｈｅｃｌｏｓｅｄｉｓｔａｎｃｅｉｎｔｈｅｈｏｔ，ａｎｄｗａｒｍｓｐａｒｅｇａｔｅｓ｛ＣＳＰ，ＨＳＰ，ＷＳＰ），ｔｈｅｐｒｉｏｒｉｔｙＡＮＤｇａｔｅ（ＰＡＮＤ）．ｔｈｅｓｅｑｕｅｎｃｅｅｎｆｏｒｃｉｎｇｇａｔｅ（ＳＥＱ）．Ｈｅｒｅ，ｗｅｏｆｆａｕｌｔｔｒｅｅ，ｓｈｏｕｌｄａｌｓｏｋｅｅｐｔｈｅｃｌｏｓｅｄｉｓｔａｎｃｅｉｎｔｈｅｏｒｄｅｒ；ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ・Ｔｈｅｒｅｐｅａｔｉｎｇｔｉｍｅｓｏｆｔｈｅｂａｓｉｃｅｖｅｎｔｓｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｉｒｏｒｄｅｒｉｎｇ．Ｔｈｅｂａｓｉｃｅｖｅｎｔｓｗｈｉｃｈｒｅｐｅａｔｔｈｅｍｏｓｔｔｉｍｅｓａｒｅｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄｆｉｒｓｔ．ｇａｔｅｓａｓｉｌＴｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎａｔｄｅｐｅｎｄｅｎｃｙｇａｔｅＡｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｄｅｐｅｎｄｅｎｃｙｇａｔｅ饵ＤＥＰ）ｉｓｍｏｄｅｌｉｎｇｓｉｔｕａｔｉｏｎｓｗｈｅｒｅｏｎｅｂｒｉｅｆｌｙｄｉｓｃｕｓｓｔｈｅＦＤＥＰ，ｔｈｅＣＳＰ，ａｎｄｔｈｅＳＥＯｔｈｅｙｗｉｌｌｂｅｌａｔｅｒｕｓｅｄｉｎｏｕｒｅｘａｍｐｌｅｓ．ｕｓｅｄｆｏｒｃｏｍｐｏｎｅｎｔ’ｓｃｏｒｒｅｃｔⅣ．Ａ．ＤＦＴＡＮＡＬＹＳＩＳＢＡＳＥＤＯＮＢＮｏｐｅｒａｔｉｏｎｉｓｄｅｐｅｎｄｅｎｔｕｐｏｎｔｈｅｃｏｒｒｅｃｔｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆｓｏｍｅｏｔｈｅｒｃｏｍｐｏｎｅｎｔ．Ｉｔｈａｓａｓｉｎｇｌｅｔｒｉｇｇｅｒｉｎｐｕｔ，ｗｈｉｃｈｃｏｕｌｄｂｅａｎｏｔｈｅｒｂａｓｉｃｅｖｅｎｔｏｒｔｈｅｏｕｔｐｕｔｏｆａｎｏｔｈｅｒｇａｔｅ，ａＲＯｌｌ－ｄｅｐｅｎｄｅｎｔｏｕｔｐｕｔｒｅｆｌｅｃｔｉｎｇｔｈｅｓｔａｔｕｓｏｆｔｈｅｔｒｉｇｇｅｒ，ａｎｄｏｎｅｏｒｍｏｒｅｄｅｐｅｎｄｅｎｔｂａｓｉｃｅｖｅｎｔｓ．Ｆｉｇｕｒｅ２ｓｈｏｗｓｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｄｅｐｅｎｄｅｎｃｙｇａｔｅａｎｄｉｔｓｅｑｕｉｖａｌｅｎｔＤＴＢＮ．Ｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｎｏｎ－ｒｏｏｔｎｏｄｅｃａｎｂｅｅｘｐｒｅｓｓｅｄａｓ：ＢａｙｅｓｉａｎＮｅｔｗｏｒｋＡＢａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｉｓａｄｉｒｅｃｔｅｄａｃｙｃｌｉｃｇｒａｐｈ（ＤＡＧ）．ＡｌｓｏｉｔｉｓｃａｌｌｅｄＢａｙｅｓｉａｎｂｅｌｉｅｆｎｅｔｗｏｒｋ，ｉｓａｇｒａｐｈｉｃａｌｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅｒａｎｄｏｍｖａｒｉａｂｌｅｓａｒｅｄｅｎｏｔｅｄｂｙｎｏｄｅｓａｎｄｔｈｅｄｉｒｅｃｔｅｄａｒｃｓｔｅｌ：Ｉｒｅｓｅｎｔｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｄｅｐｅｎｄｅｎｃｉｅｓａｍｏｎｇｔｈｅｎｏｄｅｓ．ＥａｃｈｎｏｄｅｈａｓａｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｅｎｓｉｔｙｆｕｎｃｔｉｏｎＩ矿毛蚰（矿６一１），（ｏ＜Ｙ＜ｘ≤七）ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ、砘ｔｈｉｔ．Ｔｈｅａｒｃｅｍａｎａｔｅｓ行ｏｍａｐａｒｅｎｔｎｏｄｅｔｏａｃｈｉｌｄｎｏｄｅ．Ａｎｏｄｅｗｉｔｈｏｕｔａｎｙａｒｃｓ１ｉｎｋｉｎｇｉｎｔｏｉｔｉｓｋｎｏｗｎａｓａｒｏｏｔｎｏｄｅ．ａｎｏｄｅ、加ｔｈａｒｒｏｗｓｌｉｎｋｉｎｇｉｎｔｏｉｔｉｓｋｎｏｗｎａｓｃｈｉｌｄｎｏｄｅ．Ａｃｈｉｌｄｎｏｄｅｗｉｔｈｏｕｔａｎｙａｒｃｓｌｅａｄｉｎｇｏｕｔｉｓａ１ｅａｆｎｏｄｅ．Ｅａｃｈｃｈｉｌｄｎｏｄｅｔｈｕｓｃａｒｒｉｅｓａｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌａ＝｛ｌ一∑只∥（ｏ＜Ｙ＝工≤Ｉ｜｝）ｙ＜ｘ【ｏ，（ｏ＜工＜ｙ≤七）ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ．ＡＢａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｉｓｍａｉｎｌｙｃｏｍｐｏｓｅｄｏｆａｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｉｅｓ．ＴｈｅｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｓｔｈｅｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅｐａｒｔｏｆａＢＮｍｏｄｅｌ，ａｎｄｉｓｕｓｅｄｔｏｄｅｓｃｒｉｂｅｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅｌｙｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅａｍｏｎｇｖａｒｉａｂｌｅｓ．Ｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｉｓｔｈｅｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｐａｒｔｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌ．Ｉｔｒｅｆｌｅｃｔｓｔｈｅｄｅｇｒｅｅｏｆｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅｏｆｃｏｒｒｅｌａｔｉｎｇｎｏｄｅｓ（ｖａｒｉａｂｌｅｓ）．ＩｎａＢＮ，ｔｈｅ｛ｏｉｎｔｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆａｌｌｔｈｅｎｏｄｅｓｃａｎｂｅｗｒｉｔｔｅｎａｓｔｈｅｐｒｏｄｕｃｔｏｖｅｒａ１１ｎｏｄｅｓｏｆｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｅａｃｈｎｏｄｅｇｉｖｅｎｉｔｓｐａｒｅｎｔｓ．ＬｅｔＶ＝｛ｎ，．．．，％｝ｂｅｔｈｅｓｅｔｏｆＮｎｏｄｅｓｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎＢａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋ．ＴｈｅｎｔｌｌｅｉｏｉｎｔｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｖｅｒａｌｌｖａｒｉａｂｌｅｓｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄｂｙｔｈｅｎｏｄｅｓｉｎｔｈｅａⅣＦｉｇｕｒｅ２．ＦＤＥＰａｎｄｉｔｓｅｑｕｉｖａｌｅｎｔＤＴＢＮｇｒａｐｈｉｓｇｉｖｅｎｂｙｇａｔｅＴｈｅｓｅｑｕｅｎｃｅ－ｅｎｆｏｒｃｉｎｇｇａｔｅｆｏｒｃｅｓｅｖｅｎｔｓｔｏｏｃｃｕｒｉｎａｐａｒｔｉｃｕｌａｒｏｒｄｅｒ．Ｔｈｅｉｎｐｕｔｅｖｅｎｔｓａｒｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄｔｏｏｃｃｕｒｉｎｔｈｅｌｅｆｔ．ｔｏ．ｒｉｇｈｔｏｒｄｅｒｉｎｗｈｉｃｈｔｈｅｙａｐｐｅａｒｕｎｄｅｒｔｈｅｇａｔｅ．２）ＴｈｅｓｅｑｕｅｎｃｅｅｎｆｏｒｃｉｎｇＷｈｅｎ以矿）＝１７尸（ＫＩｐａ（Ｖｊ））ｆＷｈｅｒｅｐａ（功ｉｓｔｈｅｓｅｔｏｆａｌｌｐａｒｅｎｔｎｏｄｅｓｏｆｎｏｄｅＫ．ＤＦＴ，ｉｔｎｅｖｅｒｈａｐｐｅｎｓｔｈａｔｔｈｅｆａｉｌｕｒｅｓｅｑｕｅｎｃｅｔａｋｅｓｐｌａｃｅｉｎｄｉｆｉｅｒｅｎｔｏｒｄｅｒｓ．Ｆｉｇｕｒｅ３ｓｈｏｗｓｓｅｑｕｅｎｃｅｅｎｆｏｒｃｉｎｇｇａｔｅａｎｄｉｔｓｅｑｕｉｖａｌｅｎｔＤＴＢＮ．Ｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｎｏｎ—ｒｏｏｔｎｏｄｅｃａｎｂｅａａＳＥＱｉｓｆｏｕｎｄｉｎｅｘｐｒｅｓｓｅｄａｓ：￡，＝Ｐ（曰＝［Ｏ一１）Ａ，ｙａ］ＩＡ＝【０一ＯＡ，ｘａ］）・ＭｏｄｕｌｅＢｃｏｎｓｉｓｔｓｏｆｔｗｏｄｅｖｉｃｅｓ．１１ｉｓｍａｓｔｅｒａｎｄ１２ｉＳｓｌａｖｅ；・ＭｏｄｕｌｅＣｉｎｅｌｕｄｅｓｔｈｒｅｅｄｅｖｉｃｅｓ．Ｊ１ｉｓｍａｓｔｅｒ．ｗｈｉｌｅＪ２ａｎｄＪ３ａｒｅｓｌａｖｅ；ＭｏｄｕｌｅＤｉｓｃｏｍｐｒｉｓｅｄｏｆｔｈｒｅｅｄｅｖｉｃｅｓ．ＴｈｅｆａｉｌｕｒｅｏｆｄｅｖｉｃｅＫｏｒ０，（Ｏ＜Ｙ＜Ｘ≤七）・１（屯一凡）（Ｐ毛６一１）’卜瓦２０ｉ（ｄａ。丽－ａＪ覆ａ－面１），（Ｏ＜ｙ＝ｘＳｋ）（无一五）ｐ讪－１）７ｔｈｅｆａｉｌｕｒｅｏｆｂｏｔｈＬａｎｄＭｗｉｌｌｒｅｓｕｌｔ”。一。７…７型＝≠祟芸娑竺’（０＜ｘ＜ｙ钏ｉｎｔｈｅｆａｉｌｕｒｅｏｆｍｏｄｕｌｅＤ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｉｓａｎａｌｙｓｉｓ．ｔｈｅｆａｕｌｔｔｒｅｅｍｏｄｅｌｆｏｒｔｈｅｐｏｗｅｒｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｉｓｓｈｏｗｎｉｎＦｉｇｕｒｅ５．Ａｓｍｅｎｔｉｏｎｅｄａｂｏｖｅ，ｔｈｅｆｉｒｓｔｓｔ印ｉＳｔＯｄｉｖｉｄｅｔｈｅｆａｕｌｔｔｒｅｅｏｆｓｙｓｔｅｍｉｎｔｏｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ．ｆａｕｌｔｔｒｅｅｉＳａＯＲＯｂｖｉｏｕｓｌｙ，Ｓｔａｔｉｃｆｏｕｒ－ｉｎｐｕｔｇａｔｅ，ａｎｄｉＩｙｎａｒｎｊｃｆａｕｌｔｆｌｅｅｓｃｏｎｓｉｓｔｏｆｍｏｄｕｌｅＡ，Ｂ，ＣａｎｄＤ．ＴｈｅｓｕｂｔｒｅｅｓｕｓｉｎｇｔｈｅｌｉｎｅａｒｔｉｍｅｄⅦ枷ｃＳＥＱｉｓｔｏｓｏｌｖｅｓｔａｔｉｃｆａｕｌｔｔｒｅｅａｎｄｄ”ｌａｍｉｃｆａｕｌｔｔｒｅｅｓｕｓｉｎｇＢＤＤａｎｄＢＮｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ａｔｌａｓｔ，ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｖａｒｉｏｕｓｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｓｕｂｔｒｅｅｓａｒｅｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｔｏｏｂｔａｉｎｎｌｅｎｅｘｔｓｔｅｐｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｐｏｗｅｒｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ．Ｆｉｇｕｒｅ３．ＳＥＱａｎｄｉｔｓｅｑｕｉｖａｌｅｎｔＤＴＢＮｃｏｌｄｓｐａｒｅｇａｔｅａｒｅｕｓｅｄｆｏｒｍｏｄｅｌｉｎｇｃｏｌｄａｎｄｈｏｔｐｏｏｌｅｄｓｐａｒｅｓ．ＡｓｐａｒｅｇａｔｅｈａｓｏｎｅｐｒｉｍａｒｙｉｎｐｕｔａｎｄｏｎｅｏｒｍｏｒｅａｌｔｅｒｎａｔｅｉｎｐｕｔｓｆｒｏｍｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｔｈａｔＣａｌｌｒｅｐｌａｃｅｔｈｅＳｐａｒｅｇａｔｅｓｐｒｉｍａｒｙｃｏｍｐｏｎｅｎｔｕｐｏｎｆａｉｌｕｒｅ．Ｓｐａｒｅｇａｔｅｓｃａｌｌｆ－ａｉｌ．ｂｕｔｕｓｕａｌｌｙａｔｓｌｏｗｅｒｒａｔｅｓｂｅｆｏｒｅｔｈｅｉｒｕｓａｇｅ．ＴｈｅＣＳＰｇａｔｅｈａｓｗｈｉｃｈｂｅｃｏｍｅｓｔｒｕｅａｆｔｅｒａｌｌｔｈｅｉｎｐｕｔｅｖｅｎｔｓｏｃｃｕｒ．Ｆｉｇｕｒｅ４ｓｈｏｗｓｃｏｌｄｓｐａｒｅｇａｔｅａｎｄｉｔｓｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｏｎｅ引砌ｅｏｕｔｐｕｔＤＴＢＮ．Ｔ１ｌｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｎｏｎ－ｒｏｏｔｎｏｄｅｂｅｅｘｐｒｅｓｓｅｄａｓ＂ｃａｌｌ只．，＝Ｐ（Ｂ＝【（ｙ一１）Ａ，ｙＡ】ｌＡ＝【（工一０ａ，ｘａ］）１０，０＜Ｙ＜ｘ≤ｋＦｉｇｕｒｅ５．ＤＦｒｍｏｄｅｌｏｆｐｏｗｅｒｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ一１／ｉ△矿瓢ｏｑ），Ｏ＜ｘ＜ｙ≤ｋＡ．Ｓｏｌｕｔｉｏｎｆｏ，．ｓｔａｔｉｃｓｕｂｔｒｅｅｓｆｏｕｒ－ｉｎｐｕｔＯＲｇａｔｅｉｎｃｌｕｄｉｎｇ八Ｂ，Ｃ，ｏｆＡ，Ｂ，Ｃ，ａｎｄＤｉｓｒａｎｄｏｍｂｅｃａｕｓｅｏｆｏｒｄｅｒｉｎｇｔｈｅｉｒｅｑｕａｌｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｔｈｅｓｕｂｔｒｅｅ．ＳｏａｎｅｑｕｉｖａｌｅｎｔＢＤＤｉｓｓｈｏｗｎｉｎＦｉｇｕｒｅ．６．ａＳｔａｔｉｃｓｕｂｔｒｅｅｉｓａｎｄＤ．ＴｈｅＩ譬Ｐ’④＾丫＠Ｆｉｇｕｒｅ４．ＣＳＰａｎｄｉｔｓｅｑｕｉｖａｌｅｎｔＤＴＢＮＶ．ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＥＸＡＭＰＬＥＯＦＰＯＷＥＲＣＯＮＴＲＯＬＬＥＲＲＥＬ队ＢＩＬⅡＹＩｎｔｈｉｓｓｅｃｔｉｏｎ，ａｌｌｅｘａｍｐｌｅｏｆｐｏｗｅｒｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｉｎａｓａｔｅｌｌｉｔｅｉｓｐｒｏｖｉｄｅｄｔｏｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅ廿ｌｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍ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