小样本复杂系统可靠性增长评定研究

小样本复杂系统的可靠性增长评定具有变母体、试验费用昂贵、试验样本少等特点,用经典统计方法解决这类问题有很多缺陷。采用Bayes方法,综合利用可靠性增长试验过程中的全程信息,结合最大熵方法融合各种来源信息,对可靠性增长的非齐次泊松过程进行了动态描述,在较小样本情况下评定了其可靠性水平。最后,根据提供的模型和方法给出了工程实例。     

基于遗传算法的系统动力学仿真模型研究

系统动力学（SD）在模拟复杂大系统的动态行为等方面颇具有优势；但同时存在固有的缺陷和不足，如机械性，精确度低等。本文提出了基于遗传算法的SD，它具有自组织，自适应，智能决策等特点，能更有效地领导具复杂大系统的动态行为。