表决系统可靠性指标的近似置信限比较

利用E-Bayes和多层Bayes方法对定时截尾试验数据下表决系统的可靠性指标进行估计,得到了部件失效率、系统可靠性和系统平均寿命的E—Bayes近似置信限和多层Bayes近似置信限,并利用蒙特卡罗方法进行模拟比较,结果表明,多层Bayes方法比E—Bayes方法更具优势．     

一类新的损失函数下负二项分布模型的Bayes可靠性分析

在一类新的加权平方损失函数下,给出了负二项分布可靠度的Bayes和多层Bayes估计,并利用E Bayes方法给出了负二项分布可靠度的E Bayes估计.针对得到的3种估计,给出了数值模拟,结果表明:E Bayes估计比多层Bayes估计优良.     

参数估值的模糊Bayes方法探讨

在样本参数随机模糊估值的基础上,提出了基于概率论与模糊数学相结合的模糊Bayes方法推断样本参数的统计特征,并证明了模糊Bayes方法是常规Bayes方法的一个特例.     

Γ部件冷贮备系统的可靠性分析

文中运用极大似然法、Bayes方法、经验Bayes方法,给出了Γ部件冷贮备系统失效率、可靠度函数与平均寿命的点估计,并利用Monte-Carlo方法,对3种估计结果进行了模拟比较,结果表明经验Bayes估计整体上优于Bayes估计和极大似然估计。     

INAR(1)模型参数的Bayes估计

利用Bayes方法研究INAR(1)模型的参数估计, 给出了模型参数的Bayes估计因子, 并通过数值模拟将Bayes估计与Yule Walker估计、 条件最小二乘估计、 条件极大似然估计进行比较. 结果表明, Bayes估计方法在一定情形下优于其他方法.     

基于Bayes估计的有限元模型修正

讨论了基于Bayes方法来修正有限元动力模型问题 ,给出了利用Bayes方法估计参数的公式 .根据Bayes估计结果 ,应用矩阵逆特征值理论 ,提出了有限元模型修正方法 .最后用一个数值试验说明了该方法的有效性 .     

表决系统Bayes可靠性评估及其仿真

提出了表决系统Bayes可靠性评估的数字仿真方法。依据表决系统组成的结构特点和系统Bayes可靠性评估的基本原理，在进行单元可靠性评估的基础上，分别运用BayesMC、Bayes bootstrap和double Bayes MC方法进行系统可靠性评估。给出了表决系统Bayes可靠性评估的一般步骤。仿真实例表明了方法的可行性。     

熵损失下随机截尾情形指数分布参数的Bayes估计

为解决指数分布在熵损失函数和随机截尾数据下的参数估计问题,采用理论分析和随机模拟试验的方法,推导了参数在任意先验分布下的Bayes估计和伽玛共轭先验分布下具体的Bayes估计和多层Bayes估计,利用Monte Carlo方法对估计进行了计算,随机模拟试验对MLE、Bayes估计和多层Bayes估计进行了对比分析.研究结果表明,熵损失函数下的估计具有较高精度,多层Bayes估计稳健性较好.研究结论丰富了指数分布的Bayes统计分析,研究方法有助于熵损失函数下其它寿命分布的参数估计.     

模糊Bayes决策模型及其应用

Bayes决策是传统决策理论中一种应用性很强的决策方法。将模糊数学方法引入Bayes决策中，详细介绍了基于模糊数学与Bayes决策分析解决实际问题的步骤，有效的实现了模糊数学与Bayes决策分析的结合，并在实际应用中取得了良好的效果。     

几何分布的可靠性增长模型的Bayes估计

用Bayes方法对几何分布的可靠性增长模型进行了讨论,并对传统的Bayes方法作了改进。     

可修复系统故障数据分析模型与方法研究

根据随机过程与统计假设理论,在分析可昨系统故障数据特点的基础上,阐述了可修复系统故障数据的可靠性分析模型,并根据现有检验分析方法,提出了集趋势检验、拟合性检验,有效性检验和指数性检验于一体的综合检验方法,用于对故障数据分析模型进行检验与判别,同时给出了检验程序框图,进行了实例分析。     

数据交换设备的检测方法

介绍了在数据交换设备中各种类型信号的诊断方法以及各类故障信号的综合处理方法，使故障具体到的模块；同时提出改进意见，对数据交换设备的仿制和其他设备的设计具有较好的移植作用。     

失效分布类型的概率图模糊判别

本文以概率图和模糊综合评判方法为基础,提出了一种在常见可靠性分布下,对原始失效数据进行分布类型判别的新方法——概率图模糊判别法(PPFR)。该法通过对概率图上的数据点进行最小二乘拟合,并结合对拟合残差的分析,从中选定一组评价拟合程度的指标作为评判因素集,以五种常用的失效分布作为评判对象集。在此基础上,应用模糊综合评判法进行分布类型的综合识别,从而获得原始失效数据的最佳分布类型。     

LSSVM在指数寿命型小子样IC寿命预测的应用

针对传统寿命预测方法需要大量样本与现代高可靠集成电路（IC）在寿命试验中通常只有少量失效样本的矛盾,提出了基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的指数寿命型小子样IC寿命预测方法。用蒙特卡罗方法研究了该方法在指数寿命型IC寿命预测应用中的可行性,同时与基于神经网络的预测方法相比,结果表明基于LSSVM的方法能更精确地预测小子样下IC的寿命,可为预测指数寿命型小子样IC的寿命提供一种新的有效途径。     

共因失效数据分析方法

提出一种基于神经网络技术的数据映射方法,训练样本通过蒙特卡罗方法获得·该方法能将已知的一般工业实验数据转换成特定工厂应用的数据,实现了不同阶次冗余系统失效数据之间的映射,弥补了共因失效数据的不足,降低了共因失效分析中的不确定性,为系统可靠性分析提供可靠的数据来源·通过实例分析与对比,验证了神经网络是一种解决非线性问题的好方法,同时也说明应用神经网络技术进行共因失效数据分析的可行性·     

钢轨疲劳寿命的动态可靠度估算

本文提出了一种新的钢轨疲劳寿命的可靠度估算方法,使可靠性分析第一次进入钢轨的寿命估算。在运用断裂力学模式所建立的故障模型基础上,该法用铁道部部颁换轨标准处理寿命估算。提出的估算方法与现场记载数据吻合。     

变异策略动态构建的模糊测试数据生成方法

模糊测试中随机变异生成的测试数据破坏了目标程序的输入规范,导致测试数据无法通过验证,造成代码覆盖率低.针对这一问题,提出了一种变异策略动态构建的模糊测试数据生成方法,该方法利用插桩执行的反馈信息动态构建控制变异策略和关键字变异策略,指导模糊器变异出高覆盖率的测试数据.实验结果表明,与随机变异相比,该方法平均使代码分支覆盖率提高了约40%;该方法能够有效提高模糊测试的效率,具有较强的实用价值.      

基于蒙特卡洛改进算法的地铁电力系统可靠性评估

在分析电力系统可靠性评估基本方法的基础上,考虑到地铁电力系统故障率较低,故障状态枚举方法难以获得精确的随机状态,以及设备单元的故障信息无法通过直接抽样获取,故使用正态分布描述地铁电力系统设备单元发生故障的实际过程,提出了改进的蒙特卡洛非序贯仿真算法,并给出其求解过程,构建了地铁电力系统的结构模型、Petri网模型和可靠性评估指标,最后以南京地铁一号线电力系统设备单元初始参数为计算数据,所得结果较传统计算方法更为准确,同时能够模拟故障维修时间以及区分不同故障类型.     

VSAT 卫星数据站的故障模式和维修方法

介绍了卫星数据站的故障模式，说明了其基本的维修方法，并结合实际，提出了维修过程中应该注意的几个问题，对VSAT卫星数据站设备维修具有参考价值。     

对数正态分布无失效数据的可靠性分析

对于对数正态分布的无失效数据问题 ,利用构造先验分布的减函数法给出失效概率的多层Bayes估计 ,从而求出对数正态分布参数与可靠性指标的估计 ,解决了对数正态分布无失效数据的可靠性分析问题