指数分布定时截尾试验下失效率的Bayes检验问题

研究了定时截尾寿命试验情形下指数分布参数的Bayes检验问题.提出了Bayes检验水平的概念,得到了具有指定检验水平的检验函数.     

指数分布无替换定时截尾寿命试验失效率的估计

介绍了指数分布无替换定时截尾寿命试验失效率的点估计和区间估计 ,特别在大样本情况下 ,失效率的近似置信区间。     

定时截尾样本下指数分布平均寿命的假设检验

研究了定时截尾寿命试验下指数分布平均寿命的假设检验问题,检验统计量是对总试验时间进行改进而得的.     

定时截尾试验Weibull分布参数的近似置信区间

该文研究了Weibull分布大样本定时截尾试验,给出了总试验时间的极限分布,在给定任一参数的条件下,利用一种全新的途径得到了一另一参数的近似置信敬意 ,设产品寿命x服从Weibull分布W（λ,b),对受试产品xi进行定时时间t0的截尾试验,得到观察数据Si=min(xi,t0)。由于总试验时间S=S1 S2 … Sn近似服从正态分布：S-E（S）/（VarS)^1/2=√n(S-u)/(2u-u^2)^1/2∞N(0,1),由此可以得到参数（u,v)的联合置信域D：u≥1 β^2/2β^2(u-S/1 β^2)^2 S^2/2(1 β^2) 。由于Jacobi变换地列式|J|≠,因此区域D的任意一点(u,v)都能找到唯一的点(λ,b)与之对应,对于任一给定的λ,参数曲线u=u(b),v=v(b)与区域D的边界曲线正好有2个交点,解方程:(1 β^2)u^2(b)-2S.u(b)-2β^2v(b) S^2=0,得到了2个根b1(λ),即为参数λ的置信水平1-α的置信区间:b1(λ)≤b≤b2(λ).     

定时截尾情形下几何分布参数的估计和检验

本文讨论了定时截尾情形几何分布参数的极大似然估计,证明了参数的极大似然估计的相合性质和进一步的渐近正态性质,给出了检验两几何总体参数相等的检验统计量以及检验统计量的极限分布.其结果对于离散型总体分布的参数估计问题具有普遍的现实意义.     

Weibull分布在定时截尾样本下序进应力加速寿命试验的有约束统计分析

在Ｗｅｉｂｕｌｌ分布场合,讨论了定时截尾样本下序进应力加速寿命的统计分析⒚用ＢＡＹＷＳ方法给出了逆幂律中未知参数的估计,以及在正常应力下产品寿命分布的参数估计,最后给出一个实例⒚     

定时截尾试验下可靠性的经验Bayes估计

讨论定时截尾试验下可靠性的经验Bayes估计,给出了失效率λ的EB估计和近似区间估计。该方法简单方便。     

指数场合下定时截尾步加试验的优化设计

本文对指数场合下定时截尾步加试验的优化设计进行了研究，并得到了优化设计的方案，推广了Bai1998年的结果。     

Pareto分布在定时截尾样本下的估计问题

在定时截尾样本下研究两参数Pareto分布的参数估计,并计算它们的条件期望和方差;用数值模拟的办法验证所得估计的优劣,结果显示它们都是近似无偏估计(AUE),且具有较好的稳定性;与相应的定数截尾样本下的估计相比较,它们的相对平均误差小。     

双定时混合截尾下Pareto产品失效时刻的预测

假设受试样品的失效时刻服从Pareto分布,基于双定时混合截尾样本得到了未来失效时刻的概率密度函数,利用经典方法得到了未来失效时刻的点预测和区间预测.当形状参数的先验分布分别取为伽玛先验和无信息先验分布时,得到了未来次序失效时刻的等尾预测区间.根据所得到的双定时混合截尾数据,对于独立同分布于该Pareto分布的任一产品,得到了它的失效时刻的中位数预测和区间预测.借助一个数值例子,利用文中的结论计算出了相关的点预测和区间预测.     

定时截尾样本数据有缺失情形下单参数对数正态分布的参数估计

主要讨论了在定时截尾样本数据有缺失情形下单参数对数正态分布的参数估计问题,并用极大似然估计的方法对其参数σ进行了估计,最后得出了σ的估计值σ．     

I型截尾模型修正后平均寿命的非参数估计

对传统Ⅰ型截尾模型适当修正后,给出了平均寿命期望的无偏估计,并证明了该估计的方差在一定条件下严格小于开窗法得到的方差,模拟结果表明该方法是有效的.     

基于双剔除门限的Switching-CFAR目标检测算法

为了解决传统的目标检测算法在非均匀噪声环境下检测性能严重下降的问题,提出了一种基于双剔除门限的Switching-CFAR（switching-constant false alarm rate based on dual censoring thresholds,DCS-CFAR）目标检测算法。基于参考窗参考单元样本期望值和测试单元,得到双重剔除功率比较门限。通过双重比较,剔除参考窗中极大值参考单元,根据剩余参考单元数,选择合适的参考单元来估计背景噪声功率,并得到功率检测门限。在Matlab环境下,通过蒙特卡洛方法和SwerlingII模型对DCS-CFAR目标检测算法的关键参数,以及在各种仿真环境下与其它目标检测算法的检测性能进行了仿真对比分析,DCS-CFAR目标检测算法在均匀背景噪声下,检测率为98.76%,接近于CA-CFAR算法;在杂波和多干扰目标环境下,检测率分别为97.83%和98.23%。在均匀和非均匀噪声环境下,DCS-CFAR检测算法均优于ACCA-CFAR和GO-CFAR算法。结果表明,提出的DCS-CFAR检测算法在均匀和非均匀噪声环境下, 均具有良好的检测性能。     

定数截断下指数分布的参数估计及其渐近正态性

讨论了在定数截断情形下指数分布的参数λ的极大似然估计问题,证明了估计的强相合性,并进一步证明了估计的渐近正态性。     

基于综合故障率的配电网实时风险评估

针对现有故障率计算模型不能同时兼顾设备运行状态和网架结构对设备故障率的影响,以及配电网的风险评估模型不能有效反映设备的实时状态等问题,提出了一种基于综合故障率的配电网实时风险评估方法.该方法考虑了主要故障因素之间的协同作用,对原有的状态评价模型进行改进,将计算准确的设备故障率代入基于健康指数的实时故障率模型中,拟合得到待定系数,根据在线监测数据计算设备在渐变性因素影响下的故障率,根据待评估配电设备所处环境突发性因素的实时强度、装备水平和网架结构水平,计算突发性潜在故障率和综合故障率.采用馈线分区的方法计算各负荷点的实时停电概率和停电风险,并通过广州地区的实例分析找到了配电设备和负荷点的薄弱环节.     

基于能量分布的自适应整体变分去噪方法

 研究了整体变分去噪的机制,提出了一种基于能量分布的自适应整体变分去噪模型,该模型继承了传统整体变分去噪保边缘的优点,并能够根据图像区域能量分布的特征,在不同区域自适应地选择相应的规整化参数,进行不同强度的去噪,在去噪保边缘的同时,较好地保持了纹理细节,在一定程度上克服了传统整体变分方法的缺点.     

关于定时截尾无失效数据情形下Weibull分布条件可靠度的置信下限

文章证明了两参数Weibull分布无替换定时截尾、无失效数据时条件可靠度的置信下限和分别截时、无失效数据时条件可靠度的置信下限的存在性并给出其置信下限的计算方法。     

第一类切比雪夫多项式方程的重根规律

给出一类切比雪夫多项式方程Tn(χ)=Tm(χ) 及Tn(χ)+Tm(χ)=0 的全体复根,探讨了方程的重根现象,得到一些有趣的重根规律.     

广义logistic分布的收敛速度(英文)

本文作者考虑了独立同分布情形下广义logistic分布和混合广义logistic分布最大值的渐进分布及其赋范常数,并得到了相应的最大值收敛到极值分布的点点收敛速度.     

一种基于对数正态分布的图像阈值模型

为了更准确地拟合图像的目标与背景的灰度级分布并分割出图像的目标部分,采用基于参数的阈值估计方法,提出了基于对数正态分布的粒子群EM混合算法,设计了对数正态分布参数的粒子群算法、EM算法和粒子群EM混合算法,给出了对数正态分布参数的计算过程。研究结果表明:对数正态混合分布能够很好地拟合一类图像的目标与背景的灰度级分布,粒子群EM混合算法具有较好的收敛性。该研究成果有助于解决一类图像的目标与背景的分割问题。