基于无失效数据的加权E-Bayes可靠性评估方法

针对无失效数据情况下产品的可靠性评估问题,提出加权最小二乘法结合期望Bayes（expected Bayesian, E-Bayes)可靠性评估方法与模型。根据工程经验,构造出产品失效概率的先验分布;运用Bayes理论与方法,给出产品失效概率的E Bayes估计;在威布尔分布场合下,采用加权最小二乘法来拟合产品寿命分布参数,给出产品可靠性指标的点估计和区间估计;结合算例分析,探讨模型的稳健性与方法的优越性,表明该方法具有较好的工程应用价值。     

函数型核加权估计法及其在经济学中的应用

本文基于变系数模型提出了一个新的统计推断方法:函数型核函数加权最小二乘法.该方法将变系数模型中经典的核函数加权最小二乘法和参数模型中的函数型最小二乘法巧妙结合,通过条件特征函数构造损失函数进而定义了函数型核函数最小二乘估计量.该估计量既具有函数型最小二乘法的优势——在扰动项服从厚尾分布时也能够稳健估计参数,又具有非参数核估计的特点——估计量的相合性不依赖于参数模型的正确设定.同时,本文探讨了该估计量的大样本性质,证明了其相合性和渐近正态性.进一步,本文研究了该估计量的自适应估计,即基于估计量渐近方差的相合估计量来选择最优估计.最后,本文通过数值模拟来探究函数型核函数最小二乘法的有限样本性质,并将该方法应用到我国PM_(2.5)和经济增长关系的研究中.     

LS-SVM的GCV模型选择方法与快速算法

在最小二乘支持向量机(LS-SVM)的模型选择问题中,基于再抽样技术的模型选择方法(如Bootstrap和快速Bootstrap),不能从根本上解决计算强度过高的问题.提出了基于GCV准则的模型选择方法,并建立了LS-SVM模型超参数(或旋转参数)估计的快速算法.实证研究表明:给出的快速GCV模型选择方法不仅能保证模型的预测精度,而且在计算速度上具有相对于快速Bootstrap的巨大优势.     

空间非稳定性模型及其在产学联盟研发创新中的应用

针对经典常系数计量经济模型采用普通最小二乘估计(OLS)的不足,提出了空间非稳定性模型及基于加权最小二乘法的空间变系数地理加权回归估计,并将该模型应用于中国省域企业研发和产学联盟研发创新的实证研究中.通过建立的产学联盟研发创新空间非稳定性模型实证估计结果,发现得到的地理加权回归模型(GWR)的拟合优度在96%左右,明显优于OLS估计的拟合优度72%.最后检验了企业自主研发投入及产学联盟研发对企业创新的作用.     

估计GM(1,1)模型参数的一种新方法

考虑到最小二乘法则的不足及背景值参数和边值的影响,提出基于最小一乘准则估计GM(1,1)模型参数,得到新的预测公式,引入粒子群算法直接求解最小一乘问题即可得到模型参数,简化了以往改进模型的二次求解过程.数值计算结果表明,基于粒子群算法及最小一乘准则估计灰色模型参数,对于平稳或非平稳序列,都具有较高的拟合与预测精度.     

基于GA和Bootstrap的最小二乘支持向量机参数优选

支持向量机是一种新型的学习方法,该方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习中的经验风险最小化原则,在小样本的机器学习中显示出了优异的性能.传统的支持向量机是解凸二次规划问题,而最小二乘支持向量机是解等式线性方程,显得尤为方便.针对最小二乘支持向量机的特点,通过Bootstrap建立适当的性能指标,用遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机的有关参数,并在非线性经济系统中应用.用最小二乘支持向量机对非线性经济系统进行预测的结果与神经网络预测的结果比较证明,该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的.     

基于改进两阶段法和自助法的寿命数据分析

加速寿命试验的样本量通常很小而且截尾会很严重,这样会使得求得的极大似然统计量产生很大的偏差,进而影响到估计的准确度和精度.本文对两阶段法做了较大改进:证明了当各组数据服从Weibull分布且数据类型为无截尾或typeⅡ截尾时,存在两个关于形状参数和尺度参数的枢轴量,并采用无偏因子法修正极大似然统计量;考虑到异方差性,用加权最小二乘法替代最小二乘法估计加速模型的系数.根据两阶段方法不能采用Fisher信息矩阵计算分位数置信区间的缺点,用自助法获得置信区间.本文通过一个实例阐述改进的两阶段法的分析过程.另外,本文用相对偏差和均方误差根作为评判分析方法的准则,将改进的两阶段法和极大似然法在不同的分位点处的寿命估计作了对比.仿真结果表明,改进的两阶段法在低分位点处的寿命估计更优.     

基于最小一乘和遗传算法的红外弱小目标检测

在随机误差不服从正态分布的问题中,最小一乘估计的统计性能优于最小二乘估计;另外,最小一乘估计的稳健性更强。因此提出了基于最小一乘估计和遗传算法进行背景预测的红外弱小目标检测方法。首先,建立最小一乘准则背景预测模型,应用遗传算法求解最小一乘估计的最优值并进行背景预测;然后,由实际图像和预测图像相减得到残差图像,并采用二维指数熵图像阈值选取方法对残差图像进行分割。针对实际红外图像序列的实验结果表明:所提出的方法对弱小目标具有更高的检测概率和更好的检测结果,优于基于最小二乘背景预测的检测方法。     

基于双因子Lee-Carter模型的死亡率预测及年金产品风险评估

本文针对传统单因子Lee-Carter模型中死亡率的改善呈常数速率的明显弊端,利用贝叶斯MCMC方法和中国实际人口死亡率数据,考察对比了双因子Lee-Carter模型的预测效果.检验结果表明双因子模型的拟合优度和离差信息准则DIC明显优于单因子模型,较好地抓住了死亡率随时间演进的波动性.文章还进一步比较了基于两种模型预测结果的年金的定价、统计特征、风险度量和资本要求.结果表明双因子模型下,年金价格核密度图的尖峰厚尾现象较为突出,宜考虑TVaR风险度量来弥补SolvencyⅡ中基于VaR的资本额度计算方法的不足,以因应年金产品中死亡率超预期改善的长寿风险.     

无失效指数分布参数的模糊加权最小二乘估计

无失效数据的出现，使分布参数的估计成为可靠性评定的又一关键问题。在对指数分布进行参数估计时，引入模糊加权系数，利用模糊加权最小二乘估计对数据进行回归拟合，推导出模糊加权失效率的估计式。由于无失效数据失效概率的确定对参数的估计结果有较大的影响，以减函数法确定失效概率的Bayes估计，并进行模糊加权线性回归。回归结果与常规线性回归结果相比，更接近工程实际。     

基于分层贝叶斯模型的稳健参数设计

针对双响应曲面模型的参数不确定性、参数之间的层次结构以及模型的异方差问题,结合分层贝叶斯建模方法提出一种新的均值-方差双响应曲面模型,并在此基础上运用所提方法实现了产品/过程的稳健参数设计。首先,建立分层贝叶斯模型,并获得参数的后验分布;其次利用Gibbs采样获得参数估计值,在此基础上构建质量损失函数,并采用遗传算法对质量损失函数进行优化求得可控因子的最佳设计水平;最后,从模型具有同方差和异方差两种情形出发,结合具体实例分别采用普通最小二乘、加权最小二乘及分层贝叶斯建立双响应曲面模型进行了比较分析,验证了所提方法的有效性。     

基于复合加权人类学习网络的超超临界机组建模与仿真

中间点温度是超超临界 （ultra supercritical, USC） 机组的一个重要参数,其系统具有强非线性,常规方法很难对其进行建模。为了解决非线性问题,并获得良好的建模效果,提出了一种基于复合加权人类学习优化网络 （composite weighted human learning optimization network, CWHLON） 的建模方法,以动态线性模型的形式来模拟对象的非线性动态过程。在仿真实验部分,将CWHLON模型与传统的递推最小二乘法和其他三种元启发式方法得到的模型进行综合比较,数据显示本文提出的方法在模型精度方面平均提高了77.93%,最大提高了78.65%,实现了辨识精度的有效提升。     

仿真输出分析中置信区间的Bootstrap估计方法

介绍了一种非参数统计分析方法，并将此方法应用于仿真输出分析，从而解决了传统方法的局限性。建立了感兴趣的性能测度的Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ置信区间估计的步骤，并通过仿真实验进行了验证。Ｍ／Ｍ／１排队系统的仿真实验结果表明，这种方法能给出合理的点估计和有效的置信区间，而且仿真精度较传统方法有明显提高。     

含位置参数的广义Weibull分布及其置信限估计

通过引入位置参数,建立了能够同时描述浴盆曲线失效率和最大安全寿命的广义Weibull分布模型族,进而采用秩分布理论给出确定该寿命分布族置信限估计的参数化方法。具体分析了目前广泛应用的一种广义Weibull分布,导出该模型参数的置信区间估计与分布函数的置信上、下限曲线函数关系式。文中还进行了模拟验证与实例对比分析。     

Rotational parameters estimation of maneuvering target in ISAR imaging

The rotational parameters estimation of maneuvering target is the key of cross-range scaling of ISAR (inverse synthetic aperture radar), which can be used in the target feature extraction. The cross-range signal model of rotating target with fixed acceleration is presented and the weighted linear least squares estimation of rotational parameters with fixed velocity or acceleration is proposed via the relationship of cross-range FM (frequency modulation) parameter, scatterers coordinates and rotational param...     

双应力恒加寿命试验下相依竞争失效模型的统计分析

针对传统加速寿命试验仅考虑单一应力且假定产品各失效机理之间独立的问题,首先结合自适应逐步Ⅱ型混合截尾(adaptive type-Ⅱ progressively hybrid censored scheme, AT-Ⅱ PHCS)寿命试验,建立AT-Ⅱ PHCS双应力恒加寿命试验。其次,利用Marshall-Olkin二维Gompertz (Marshall-Olkin bivariate Gompertz, MOBG)分布构建产品失效机理间相依关系。然后,基于AT-Ⅱ PHCS双应力加速寿命试验下相依竞争失效数据,利用极大似然理论,计算了参数的极大似然估计(maximum likelihood estimation, MLE),采用渐近似然理论和Bootstrap抽样方法构建参数的置信区间(confidence interval, CI)。最后,结合一个实例对构建的相依竞争失效模型进行了算例验证,结果表明其具有很好的统计推断性能。     

双应力恒加寿命试验下相依竞争失效模型的统计分析

针对传统加速寿命试验仅考虑单一应力且假定产品各失效机理之间独立的问题,首先结合自适应逐步Ⅱ型混合截尾(adaptive type-Ⅱ progressively hybrid censored scheme, AT-Ⅱ PHCS)寿命试验,建立AT-Ⅱ PHCS双应力恒加寿命试验。其次,利用Marshall-Olkin二维Gompertz (Marshall-Olkin bivariate Gompertz, MOBG)分布构建产品失效机理间相依关系。然后,基于AT-Ⅱ PHCS双应力加速寿命试验下相依竞争失效数据,利用极大似然理论,计算了参数的极大似然估计(maximum likelihood estimation, MLE),采用渐近似然理论和Bootstrap抽样方法构建参数的置信区间(confidence interval, CI)。最后,结合一个实例对构建的相依竞争失效模型进行了算例验证,结果表明其具有很好的统计推断性能。     

威布尔产品加速寿命试验的可靠性分析

利用似然理论对加速寿命试验的多个样本失效数据进行综合分析。在定数截尾场合下，建立威布尔寿命型产品的步进应力加速寿命试验模型，利用Newton Raphson方法求解似然方程，得到寿命参数的极大似然估计。针对迭代公式初始值敏感问题，结合部件寿命信息给出一种精度更高的初始值确定方法，并利用Bootstrap方法构造加速寿命试验参数的置信区间。最后，以固体钽电解电容器为例，利用随机模拟方法验证提出理论的正确性和有效性。