岩土工程参数Bayes法推断中先验与后验样本大小的探讨

岩土力学参数Bayes统计推断存在验前和后验样本信息问题.在解决工程问题时,先验与后验分布信息的获取是靠样本容量的大小确定,而获取样本信息是要付出工程费用的.为了探讨岩土参数Bayes法推断中先验与后验样本的取值大小,采用贝叶斯推断简化方法,通过对某工程的岩土力学参数分析,得到先验样本数为30~35个和后验样本数不少于4个时,计算出的统计参数均值与方差的误差最小.本文的研究为岩土工程力学参数概率统计样本大小的确定提供了参考.     

考虑可信度的平均寿命验后分布Bayes融合评估方法（修改稿）

针对火箭助飞鱼雷装载可靠度试验试验样本量少、周期短的问题,提出了补充验前信息以进行考核,考虑到验前信息可信度;然后将鱼雷装载可靠度指标转化为指数分布下的平均寿命指标,获得参数的验后分布,推出基于指数分布的Bayes融合评估方法。仿真算例表明：方法可行,能够较可信地评估出火箭助飞鱼雷装载可靠度指标值。     

基于多源验前信息的故障检测率Bayes融合评估方法

针对火箭助飞鱼雷测试性考核中产品自然故障很少见,注入故障的人为做法不能完全正确反映出被试品的故障检测率,采用试验多个阶段的信息,利用Bayes方法,基于可信度构建了多源验前信息的加权验前分布和验后分布,融合评估出故障检测率指标值。仿真算例表明该方法的有效性和可行性     

基于Bayesian理论的测试性验证试验方案

为了降低测试性验证试验的不确定性风险损失,提出了基于Bayesian理论的测试性验证试验方案。该方案综合考虑了故障注入成本以及弃真和采伪两类风险损失,建立了基于风险损失的试验方案模型。根据Bayesian理论,结合验前信息推导出试验最小样本和最大合格判定数的计算公式,并给出基于Bayesian平均风险准则的弃真和采伪两类风险参数的求解方法。在此基础上,按照试验期望风险损失最小的原则求解试验方案模型。结果表明,该方案能有效降低试验两类风险损失。     

可测量潜在故障模式的特种设备可靠寿命预测

由于失效样本少,传统的可靠性分析方法并不适用于特种设备的寿命预测.根据产品研制阶段的实验数据和同类产品的相关历史记录确定可靠性评估的验前信息.结合小样本现场试验数据,应用Bayes方法融合产品的验前信息和现场信息,得到产品寿命的验后分布,进而建立产品可靠寿命的预测模型.以桥式起重机为例,针对具有可测量退化量的潜在故障模式——主梁下挠超标,推导了主梁两阶段可靠寿命的退化规律,得出了在给定可信度下主梁从下挠值为0至发生潜在故障和发生潜在故障后继续使用至发生功能故障的工作时间,进而为主梁的检测和维修提供理论基础.该研究对于缺乏大样本试验数据的特种设备的可靠寿命预测与风险预防具有借鉴意义.     

可测量潜在故障模式的特种设备可靠寿命预测

由于失效样本少,传统的可靠性分析方法并不适用于特种设备的寿命预测.根据产品研制阶段的实验数据和同类产品的相关历史记录确定可靠性评估的验前信息.结合小样本现场试验数据,应用Bayes方法融合产品的验前信息和现场信息,得到产品寿命的验后分布,进而建立产品可靠寿命的预测模型.以桥式起重机为例,针对具有可测量退化量的潜在故障模式——主梁下挠超标,推导了主梁两阶段可靠寿命的退化规律,得出了在给定可信度下主梁从下挠值为0至发生潜在故障和发生潜在故障后继续使用至发生功能故障的工作时间,进而为主梁的检测和维修提供理论基础.该研究对于缺乏大样本试验数据的特种设备的可靠寿命预测与风险预防具有借鉴意义.     

Bayesian方法的计算学习机制和问题求解

从信息熵的角度讨论了无信息先验分布的Bayesian假设的合理性 ,着重分析了贝叶斯方法的计算学习机制 ,得出贝叶斯定理是将先验分布中的期望值与样本均值按各自的精度进行加权平均 ,精度越高者其权值越大 ,合理地综合了先验信息和后验信息。在共轭先验分布的前提下 ,可以将后验信息作为新的一轮计算的先验 ,用 Bayesian定理与进一步得到的样本信息进行综合。多次重复这个过程后 ,样本信息的影响越来越显著。因此 ,合理正确地指派先验分布对提高学习的效率和质量有重要意义。 Bayesian方法既可避免只使用先验信息可能带来的主观偏见 ,和缺乏样本信息时的大量盲目搜索 ,也可避免只使用后验信息带来的噪音的影响。因此 ,适用于具有概率统计特征的数据采掘和知识发现问题 ,尤其是样本难得或代价昂贵的问题。     

网络电话语音识别中关键词的后验可信测度

网络电话语音的识别具有广阔的应用前景 ,而相对较低的话音质量突出了关键词捕捉的重要意义。关键词捕捉的核心问题是关键词可信度的估计。在零虚警假设下提出了关键词的后验可信度 ,在测度中结合了声学层分数和基于拼音的统计语言模型分数 ,利用动态规划推导了计算测度的前向后向算法。在 2 4 0个关键词的捕捉实验中 ,后验可信度下的关键词识别率高于 88%。基于拼音格 HMM(隐 Markov模型 ) ,对可信度估计、关键词捕捉、最优部分路径搜索及拼音多候选重排进行了统一的解释。     

R软件在Bayes后验分布中的应用

Bayes统计是基于总体信息、样本信息和先验信息进行的统计推断.借助R软件,利用网格近似、精确计算与Monte Carlo近似3种方法,分别计算了Bayes后验分布,并总结了各个方法的优缺点,最后对Bayes与R软件的发展前景进行了展望.     

电子装备试验数据的不确定性分析方法

建立了一套电子装备试验数据的不确定性分析方法.首先根据数据信息的验前信息、内涵和外延表现等特点,提出了初步的电子装备试验数据不确定性类型的识别原理;然后把电子装备试验过程抽象为一个串联的数据处理系统,建立了基于串联、并联的数据不确定性积累与传播模型;继而提出了不确定性测度的概念,给出了基于随机性、模糊性、灰色性和未确知性的不确定性测度表达算法,以及不确定测度的合成和传播算法;随后总结了电子装备试验数据的不确定性分析步骤;最后针对电子装备的作战效能评估实例介绍了本文方法的应用,结果表明该方法合理可行.     

软件可靠性测试充分性的多准则判定及应用

在分析软件可靠性测试充分性特点的基础上,提出一种多准则充分性判定方法.依据运行剖面构造系统的使用模型,通过假设检验和贝叶斯推断确定测试用例数量,建立差异函数判断测试模型与使用模型的偏离,根据软件失效情况进行多轮次充分性判定,并使用贝叶斯方法积累测试信息,同时利用测试结果开展软件可靠性的评价与预测.实例分析表明,多准则充分性判定方法对可靠性测试用例集要求更加严格,使得根据该测试用例集的测试结果开展可靠性评价与预测更具可信性.     

维修性小子样验证中先验信息的融合方法

研究了在Bayes小子样验证方法中多源先验信息的融合问题。由于维修时间取值具有跳跃性大、范围较宽的特点,采用随机加权法将先验信息表示为先验分布。分别提出了基于均值和基于样本量的先验分布权重因子,在此基础上,建立了基于质量因子计算先验分布权重的模型。通过计算综合先验分布与假设的正态分布的概率密度误差,对其融合后为正态分布的假设进行了检验,同时也提出了准确计算分布模型参数的方法。通过某舰船装备维修性先验信息融合的实例表明了方法的有效性及准确性。     

结合定性知识的定量贝叶斯模型外推方法 

针对新设计域中试验数据有限而难以进行模型验证的问题,提出了定性知识与定量贝叶斯推理相结合的模型外推方法.其中,量化方法用于将领域专家意见等定性知识转化为先验概率;贝叶斯网络及限定抽样范围的蒙特卡罗方法用于定量推理,并通过贝叶斯区间假设检验的贝叶斯可信度提供模型外推结果.对Sandia国家实验室某静态力学结构的研究表明,该方法能有效实现新设计域不确定性系统的模型可信度外推.     

A Fast Bayesian Evaluation Algorithm Based on the Second Category of Maximum Likelihood

Directing at evaluation for qualifying rate in weaponry test,this article discusses firstly how field test information is flooded with lots of prior information.Then a fast Bayesian evaluation algorithm is presented based on the elaborate analysis of prior information reliability and the second category of maximum likelihood.The example demonstrates that the algorithm presented in this article is better and more robust compared with classical evaluation algorithm for safe-or-failure test and normal Bayesian method,which can make the best of prior information.     

估计中模糊先验信息的一类定量描述方法

在Bayes可靠性评估中,为了提高小样本条件下可靠性的精度,需要利用专家经验等信息.而可靠性工程专家习惯于将自己的意见用模糊信息来表述.基于模糊隶属函数,对专家模糊经验信息做出了定量描述,并在此基础上利用Bayes方法实现了语音选择器的专家信息与实验数据的有效融合.实例表明,在专家经验信息的置信区间较宽时,采用三角型模糊分布能有效提高可靠性评估的精度.而置信区间较窄时,正态型分布具有更好的融合效果.     

Bayesian Assessment for Reliability of Binomial Components Based on Information Fusion of Similar Products

A modified Bayesian reliability assessment method of binomial components was proposed by fusing prior information of similar products.The traditional Bayesian method usually directly used all the prior data,ignoring the differences between them,which might decrease the credibility level of reliability evaluation and result in data submergence.To solve the problem,a revised approach was derived to calculate groups of prior data's quantitative credibility,used for weighted data fusion.Then inheritance factor was introduced to build a mixed beta distribution to illustrate the innovation of new products.However,in many cases,inheritance factor was determined by Chi-square test that could not give out exact result with respect to rare failures.To make the model more precise,Barnard's exact test was suggested being used to calculate the inheritance factor.A numerical example is given to demonstrate that the modified method is successful and rational,while the classical method is too conservative and the traditional Bayesian method is too risky.     

Bayes方法在滚动轴承寿命考核中的应用

本文在收集并处理某轴承厂近十年来滚动轴承寿命试验数据基础上,拟合了 Weibull 寿命分布参数的先验分布.推出 Baycs 可靠性验证试验(简称 BRDT),并将其应用于滚动轴承寿命考核。由于该方法充分利用先验信息和当前试验信息,所以较现行考核方法大大缩短试验时间,降低试验费用.     

定数截尾下Lomax分布失效率和可靠度的贝叶斯估计

由定数截尾寿命试验数据,得到了样本的似然函数. 当取形状参数的先验分布分别为共轭先验分布族和Jeffreys先验时,根据贝叶斯公式得到了形状参数的后验分布,并进一步得到了失效率和可靠度的后验分布.当取平方损失和熵损失函数时,根据后验风险最小的原则,由贝叶斯统计方法得到了失效率和可靠度的贝叶斯估计.通过计算机随机模拟1 000次得到失效率和可靠度的均值和均方误差,并且从均值和均方误差两方面对几个估计值进行了比较,结果表明如果没有充分的先验信息可以利用,无法得到超参数a、b较为准确的估计时,应优先使用Jeffreys先验.     

用于水电厂设备的故障诊断的贝叶斯网络模型

通过分析水电厂设备故障诊断所面临的不确定性等问题以及当前常用诊断方法存在的局限性,研究基于贝叶斯网络的设备故障诊断方法,提出了适合于诊断问题的贝叶斯网络结构并阐述了基于贝叶斯网络故障诊断的团树推理算法.该方法综合考虑了多故障、故障症兆模糊以及电厂设备操作之间有依赖关系等情况.通过丰满水电仿真系统中水机调速器故障诊断的应用实例,证实了该方法在信息不确定条件下进行诊断决策的有效性和准确性.