基于Copula函数对由两类失效部件组成的简单相依系统的可靠性研究

应用copula函数来表示由两类失效部件组成的相依串联系统和相依并联系统的可靠性,并对这两种系统的可靠性进行比较,得到了使这两种相依系统的可靠性之间的大小关系成立的一些条件.     

驾驶威胁感知评估方法

为评估驾驶员所处交通态势的威胁感受,基于其主观感受性驾驶行为特征提出了一种量化评估方法。选取横向和纵向上的相对速度、间距以及轨迹交叉角5项驾驶行为特征作为态势因子,以预期避碰点与危险源的距离来测度威胁主观感受。采用统计学方法结合驾驶员直观威胁感受,给出各因子分级化隶属函数构造方法。同时结合模糊推理原理,析取威胁评估规则并建立威胁评估模型。最后结合算例验证了本文方法的实用性与有效性。     

参数族阿基米德Copula的尾相关性

本文讨论了生成元为双参数情形的二维阿基米德Copula的尾相关系数,以及高维单参数族和双参数族情形．而且对于二维和高维的尾相关系数进行比较．     

阿基米德Copula生成元的复合构造研究

本文提出了基于生成元与一般函数复合构造阿基米德Copula生成元的一种新方法．给出了二维阿基米德Copula左右复合构造的充分必要条件;对一般多维情形,给出了复合构造的充分条件;而且还讨论了左右复合构造以及复合构造与其他方法之间的联系．     

基于Copula函数对简单相依系统单调性的研究

在应用Copula函数来表示系统可靠度的基础上, 用判断函数单调性的方法通过判断可靠度函数的单调性去判断系统的单调性, 并通过这种方法对部件具有相依性的串联系统、并联系统以及并串、串并联系统的单调性进行判断, 得出这几种简单相依系统为单调系统的结论.     

基于证据理论的驾驶行为险态识别方法

针对驾驶过程中危险性驾驶行为状态的有效辨识问题,基于证据理论提出一套系统的驾驶行为险态辨识方法.在设定的显著性水平下,采用因子方差分析法,从驾驶行为状态因子中提取若干因子构建驾驶行为险态辨识特征集.在此基础上,分别采用贝叶斯模型、FCM模型、神经网络模型,构建3类驾驶行为险态辨识器,实现驾驶行为危险状态辨识.针对3类辨识器辨识结果的差异性,采用D-S证据理论,对3类模型的辨识结果予以融合,实现了驾驶行为状态危险等级的融合识别.最后结合实例予以试算,结果表明,对于危险性驾驶行为状态的误判率为1.73%,方法具有可行性.