维修时间为单点分布或两点分布的威布尔型设备修如旧模型的可用度

对威布尔型设备考虑一类修如旧模型,分别在维修时间是常数和两个点上取值的随机变量两种情况进行推导,得出了设备在任意时刻可用度函数的表达式.     

应力—强度模型的结构可靠度的两种估计

文章考虑应力服从GBVE分布,强度服从指数分布的应力—强度模型,在应力参数已知强度参数未知情形下给出了该模型可靠度的两种估计。     

求解含等式约束优化问题的遗传算法

针对遗传算法较难处理含等式约束的优化问题,在设计变量独立性分析的基础上对等式约束采用了降维处理方法,不仅使等式约束在优化时始终严格满足,而且经降维处理后优化问题仅包含不等式约束;然后,借鉴多目标优化思想,提出了从个体违反约束程度和违反次数2方面同时对种群进行排序,使算法对个体的排序和选择更符合实际.实例验证了该算法的有效性和可行性.     

双边定时截尾下Pareto分布的参数估计

在双边定时截尾样本下,用极大似然法求Pareto分布中形状参数的估计,由于似然方程较复杂,无法得到参数的显式表达式,但是可以证明极大似然估计是唯一存在的. 由于EM算法是处理缺损数据的一种有效方法,因此利用该算法来求参数的估计问题.用EM算法得到了形状参数估计的迭代式,借助Louis遗失信息原则得到了估计的渐近方差,根据中心极限定理得到了形状参数的近似置信区间.随机模拟结果表明形状参数的EM估计收敛到其极大似然估计.实例给出了不同样本下参数的点估计和区间估计.     

基于下记录值逆Rayleigh模型的估计及预测

当观测数据是下记录值时,利用经典方法讨论了逆Rayleigh分布未知参数的极大似然估计和一致最小方差无偏估计,进而得到了可靠度及失效率的极大似然估计．取未知参数的先验分布为Gamma分布,在平方损失函数下讨论了逆Rayleigh模型的未知参数、概率密度函数、累积分布函数及系统可靠度的Bayes估计,并对元件的剩余寿命进行预测．通过蒙特卡洛模拟研究了估计量的性质,借助数值实验对估计量的值进行计算．     

基于反向传播神经网络的三维足迹触觉步态特征识别

摘 要：为有效解决当前传统步态特征人身识别技术过分依赖人工判读、识别准确率较低的问题,将计算机技术引入步态特征识别领域中,以获取一种基于BP神经网络的步态特征识别新方法。将立体赤足足迹作为研究对象,通过光栅立体足迹采集仪对立体赤足足迹图像进行预处理,以获取计算机可识别出的三维足迹触觉步态特征信息,记录立体赤足足迹的深度差、区域面积、区域体积三类步态特征信息,并在法庭科学领域中的足迹检验理论为基础的前提下运用BP神经网络,对其中MultillayerPerceptron分类器参数进行优化调整,最后,将测试结果与传统的人工检验结果进行比对,从比对结果得出,相对于传统的人工鉴别方法只有84.7%的准确率,基于BP神经网络的步态特征人身识别算法的准确率可达到90%以上。     

幂分布的有效估计

讨论了幂分布的概率密度函数和分布函数的估计问题,分别得到了概率密度函数和分布函数的极大似然估计、一致最小方差无偏估计和基于分位数的估计.通过随机模拟计算了多种估计的均方误差,随着样本量的增大,估计量的均方误差变小;在概率密度函数和分布函数的估计量中基于分位数的估计的均方误差最大.     

基于历史样本几何分布可靠度的经验Bayes估计

在几何分布可靠度的先验分布为幂分布时,分别在平方损失函数和熵损失函数的情况下,给出了可靠度的经验Bayes估计,并且证明了θ的Bayes解的唯一性.最后,通过实例验证了几类估计的优良性.     

定数截尾数据缺失场合下k(m)/n系统可靠性指标的Bayes估计

在定数截尾缺失数据样本下,研究了不可修中取串连续失效系统(简记为k(m)/n系统)的可靠性评估问题。利用Bayes方法得到了部件的平均寿命、系统可靠度及平均寿命等可靠性指标的Bayes估计。最后利用随机模拟例子说明了本文方法的正确性和可行性。     

基于SVM的模拟测试生成的改进算法

在一些测试生成算法中,通过数/模和模/数转换器将模拟系统转换为离散数字系统,使得测试生成和响应分析在数字信号领域进行。提出了一种基于支持向量机（support vector machine, SVM）的模拟测试生成算法,通过SVM解决采样空间的线性分类问题,生成的测试序列可直接作为激励信号作用于被测系统,通过输出响应即可判断是否故障。为了减少计算代价,采用一种非等间距方法压缩脉冲响应采样向量,在降低采样空间维度的同时保证了测试生成的有效性。