加速寿命数据的贝叶斯建模与分析

在加速寿命试验的可靠性设计中, 随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差。针对上述的问题, 结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model, NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法。首先, 需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数。其次, 考虑随机效应对尺度参数和形状参数的影响, 运用NLMM构建了尺度参数和形状参数与试验因子之间的函数关系。然后, 利用贝叶斯方法估计低分位数的可靠性寿命。最后, 实际案例研究表明, 在考虑删失问题和未完全随机设计的影响时, 所提方法能够获得更为稳健和可靠的估计结果。     

基于改进主观贝叶斯方法识别电熔镁炉异常工况

电熔镁炉熔炼过程信息包含大量的不确定性，基于大数据分析的方法难以应用.为准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况，提出一种基于改进的主观贝叶斯在线规则推理方法.传统的主观贝叶斯方法参数赋值范围过大，针对这一问题，使用映射函数将参数赋值范围缩小到有限区间，以提高方法的实用性.在规则推理时，使用模糊隶属度函数对观察和证据进行模糊匹配，以提高工况识别的鲁棒性和准确率.仿真分析表明该方法可以有效描述规则中的不确定性信息，准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况.     

印以关系发展:印度由“不结盟”转向“亲西方” ?

2021年11月2日,印度总理莫迪在英国格拉斯哥《联合国气候变化框架公约》第26次缔约方大会(COP26)期间与以色列总理贝内特举行了首次正式会晤。两国领导人回顾了双边战略伙伴关系,承诺在高科技和创新领域进一步扩大合作。贝内特称莫迪为“以色列最受欢迎的人”,并感谢后者为“重启印度文明和犹太文明间的深厚关系”做出贡献。     

缺失数据假设下的灵活贝叶斯分位数回归分析

考虑缺失数据假设下,响应变量为有序分类变量的灵活贝叶斯分位数回归分析.对有序分类变量添加一潜在变量,并假设潜在变量服从广义偏斜拉普拉斯分布,由此建立起有效的贝叶斯后验推断程序.与传统的贝叶斯分位数回归方法相比,本方法的主要优势在于广义非对称拉普拉斯分布的尾部灵活,具有高度的适应性.最终,以云南省某医院生殖遗传中心的试管婴儿数据为例来说明本方法的有效性和适用性.     

双渠道零售商质量信息披露策略研究

在质量信息不对称下,文章基于Hotelling模型研究了双渠道零售商线上线下纵向差异化产品的质量信息披露决策问题。研究发现最优披露策略主要受到产品质量定位和披露成本的影响如下:若披露成本较低,则两渠道均有可能披露,即当两产品质量均较小时,线上线下均不披露;当两渠道产品质量都较高时,线上线下均披露;当线下渠道产品质量较高而线上渠道产品质量较低时,仅线下渠道披露。若披露成本适中,则仅线下渠道可能被披露,且只有当线下渠道产品质量较高时,才会披露;否则,两渠道均不披露。若披露成本较高时,则线上线下都不披露。此外,线下渠道服务水平和线上单位匹配成本的增加总是导致线上渠道披露更少的信息,而线下渠道披露更多的信息。     

基于修正斜压场的RC框架边节点剪切性能分析

为研究钢筋屈服强度和混凝土抗压强度对钢筋混凝土(RC)框架边节点剪切性能的影响规律,基于修正斜压场理论(MCFT),对某框架边节点的剪切应力-应变骨架曲线进行数值模拟,并与试验结果进行对比.在验证MCFT算法的精度后,研究钢筋屈服强度和混凝土抗压强度两个参数变化对RC框架边节点剪切应力-应变骨架曲线和峰值剪切应力的影响规律.结果表明:基于MCFT可以较好地模拟RC框架边节点的剪切应力-应变关系曲线; RC框架边节点的峰值剪切应力对混凝土抗压强度的变化更为敏感,但当试件的钢筋(HRB400)屈服应力下降幅度超过16.45%时,对钢筋屈服应力的变化更为敏感;当试件的钢筋(HRB400)屈服应力下降幅度超过10%时,节点发生钢筋滑移破坏,此时峰值剪切应力会大幅下降.     

考虑楼板作用的RC框架压膜机制 抗倒塌承载力分析

为研究考虑楼板作用后钢筋混凝土框架结构的压膜机制抗连续倒塌性能,利用SAP2000建立了框架梁板子结构连续倒塌有限元分析模型,通过已有的12个抗连续倒塌试验验证了分析模型的准确性和合理性.在此基础上,通过定义考虑楼板作用后压膜机制抗连续倒塌承载力提高系数,研究了混凝土强度、楼板厚度及配筋率等参数对承载力提高系数的影响规律.结果表明:考虑楼板作用后,结构的抗倒塌承载力将显著提高,增大靠近边柱梁端的压拱效应,减小承载力再次上升时的位移.承载力提高系数随着混凝土强度等级、板的长宽比、梁底配筋率、梁高的增大而显著增加;承载力提高系数随着楼板厚度、板顶配筋率、板底配筋率、梁顶配筋率的增加而减小.     

异常值和未知观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器

给出了对异常值和未知分布的观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。分析表明当以Huber损失函数替代推导卡尔曼滤波器最大后验准则中观测误差的l₂范数时, 就构造了一个新的准则。由于Huber损失函数可同时描述l₁和l₂范数, 因此由这个新准则推导的卡尔曼滤波器, 在具有传统卡尔曼滤波器性质的同时, 也有了l₁范数对异常值鲁棒的特性。而当含异常值的观测噪声统计分布未知时, 利用含未知参数的高斯混合模型描述其分布以及变分贝叶斯推理, 提出了对异常值和未知统计分布观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。仿真和实验在验证了分析结果正确的同时, 也表明提出算法的性能优于现有文献报道鲁棒类的卡尔曼滤波器。     

大肠癌的贝叶斯预测

根据所查找数据,分别对下消化道报警症(便血、消瘦、贫血、大便变细、腹部包块和肠梗阻)、年龄、家族肿瘤史、饮食习惯和心理健康状况与大肠癌的相关性进行2c检验.检验结果表明,便血、贫血、年龄、家族肿瘤史和饮食习惯是与大肠癌发生密切相关的因素.利用贝叶斯公式根据筛选出的相关因素建立了大肠癌危险人群的预测模型,为病人是否需要进一步的技术性检查提供理论依据.从医院随机抽取某病例进行验证,预测结果与检验结果一致.