基于多变量高斯过程模型的贝叶斯建模与稳健参数设计

针对模型预测偏差和波动的稳健参数设计问题,在多变量高斯过程(multivariate Gaussian process,MGP)建模的框架下,结合质量损失函数和非线性优化约束方法构建一个新的多响应优化模型.首先,利用成对估计方法获得超参数近似值,构建多变量高斯模型;其次,结合MGP模型特征,构造充分考虑响应波动因素的质量损失函数.利用蒙特卡罗模拟方法,获得响应落入指定区间的期望概率;然后,以期望概率为约束,结合本文所提质量损失函数建立优化模型;最后,利用全局优化算法进行寻优,获得考虑响应期望概率的优化结果.实际案例和软件仿真表明,该方法综合权衡了预测偏差和预测波动引起的不确定性对优化结果的影响.获得了兼顾质量损失和期望概率最优均衡解,从而实现稳健参数设计.     

广义线性模型的贝叶斯分析及稳健参数设计应用

讨论了非正态响应稳健参数设计中应用最为广泛的广义线性模型.针对广义线性模型在稳健参数设计中普遍存在的估计性问题,对广义线性模型的参数采用相对客观的Jeffreys先验分布,运用基于ARMS抽样算法的MCMC方法动态模拟出各参数后验分布的马尔科夫链,并给出了广义线性模型参数的估计值和显著性因子.根据实际工业试验数据,利用SAS软件对广义线性模型进行了贝叶斯分析,结果表明贝叶斯广义线性模型在参数估计的稳健性和显著性因子识别方面比一般的广义线性模型更加可靠和有效.     

基于Kriging模型的稳健参数设计

针对复杂工程系统中的稳健参数优化问题,提出了一种新的基于Kriging代理模型的序贯优化设计方法。首先,用Kriging模型预测均值的最小值,代替真实观测的最小响应值来考虑噪声;然后,对该加点准则的预测方差进行修正,使其在足够的样本量下能够收敛;最后,通过经典的低维、高维非线性数值算例和工程算例来验证所提方法的有效性。验证结果表明,与已有的传统加点准则相比,所提方法能以更少的加点次数获得更好的全局解,具有更强的全局寻优能力和稳健性。     

基于高斯过程模型的时空响应稳健参数设计

针对大规模时空数据的稳健参数设计问题,将快速不可分离高斯过程(fast nonseparable Gaussian process, FNSGP)模型与多元质量损失函数相结合,建立一个新的优化方案.首先,在考虑空间与时间相关性的条件下,使用FNSGP模型构建输入因子与质量特性之间的响应曲面,并采用前向滤波和后向平滑的快速、精确算法对模型进行估计和预测;其次,基于信噪比计算时空响应的联合损失权重,构造多元质量损失函数;然后,结合多元质量损失函数建立两阶段参数优化方案;最后,利用非线性优化算法寻找空间与时间因子的联合最优参数设计值.研究结果表明,本文所提方法可以有效地处理大规模时空数据的元建模与稳健参数设计问题,与可分离高斯过程、线性回归、随机森林等替代方法相比能够获得更为稳健的优化结果.     

基于高斯过程模型的多响应稳健参数设计

针对高维试验数据的稳健参数设计问题, 在高斯过程(Gaussian process, GP)的建模框架下, 采用部分平行的GP(parallel partial GP, PPGP)模型来构建试验因子与多质量特性之间的响应曲面, 在此基础上运用多元质量损失函数作为优化指标来获得可控因子的最佳参数设计值。并且以一个经典仿真算例和两个实际案例验证了所提方法的有效性和优劣性。研究结果表明,与独立建模的单变量GP模型或Kriging模型比较而言, 所提方法不仅能够有效地处理高维试验数据的建模与参数优化问题, 而且能够获得更为稳健的优化结果, 运行效率更高。     

非正态响应稳健参数设计的贝叶斯建模与优化

针对非正态响应的稳健参数设计问题,提出一种考虑噪声因子的贝叶斯建模与参数优化方法。首先,考虑经验贝叶斯先验信息,利用贝叶斯广义线性模型构建设计因子与输出响应之间的函数关系;其次,假设噪声因子服从已知的分布,在此基础上利用贝叶斯抽样技术获得考虑噪声因子波动的输出响应模拟抽样值;然后,在给定产品规格的基础上,利用输出响应的抽样值构建符合性后验概率函数,并利用遗传算法对所构建的符合性后验概率函数进行优化,获得对噪声因子波动具有稳健性的参数设计值;最后,结合实际的案例验证了所提方法的有效性。研究结果表明,所提方法有效地刻画了噪声因子的波动对产品或过程质量的影响,从而获得了更为稳健可靠的参数设计值。     

基于Kriging模型的复杂产品制造过程稳健参数设计与控制

复杂产品制造过程具有多阶段、多变量、多维度等特性,特别是各阶段之间的相互影响,导致了复杂产品制造过程质量控制难度加大。首先,针对复杂产品制造过程的特点,采用Kriging模型对复杂产品多阶段制造过程进行建模;其次,以考虑噪声分布下的期望质量损失最小为目标,优化制造过程中离线控制变量的设计水平;然后,根据噪声变量的测量值调整在线可控变量水平,以实现中间过程的在线自动控制;最后,通过仿真分析,验证了所提方法的有效性和实用性。     

基于分层贝叶斯网络的计划识别方法

分析了态势估计中计划识别问题。采用分层贝叶斯网络对计划进行分级表示,依据发生的战场事件和目标行为,动态构建分层贝叶斯网络结构,并将其作为证据进行推理。为了解决动态构建贝叶斯网络的推理问题,提出构建虚拟节点的方法,将底层贝叶斯网络的推理结果作为不确定证据,输入到对应的上层网络节点中,以代替该底层贝叶斯网络。最后,文中通过仿真实验,对基于分层贝叶斯网络的计划识别方法进行了实验验证,结果表明该方法是有效可行的。     

基于贝叶斯压缩感知的CSR稳健参数估计方法

针对“完全扰动”情况下压缩感知雷达(compressed sensing radar, CSR)观测矢量和感知矩阵严重失配,进而引起参数估计性能急剧下降的问题,提出了一种基于贝叶斯压缩感知(Bayesian compressed sensing, BCS)的稳健参数估计方法。首先构造“完全扰动”情况下CSR参数估计的稀疏线性模型,并从稀疏矢量的最大后验概率(maximum a posteriori, MAP)出发,推导了完全扰动矩阵服从柯西分布时的优化目标函数;随后通过稀疏矢量和尺度参数的交替迭代,求得稀疏矢量的最优解。与现有重构算法及其改进算法相比,该方法能够有效改善CSR系统应对失配误差的稳健性,提高目标成功检测的概率和参数估计的精度。计算机仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。     

准备金评估的贝叶斯分层分位回归模型

基于AL(asymmetric Laplace)分布建立了贝叶斯分层参数化分位回归模型,并与传统的非参数化分位回归模型进行了比较.通过蒙特卡洛方法从参数的后验分布中反复抽样,借助分位函数的表达式,获得了准备金风险边际的分布,进而给出了风险边际的置信区间.基于一组增量赔款数据的分析结果表明,贝叶斯分层参数化分位回归模型可显著改善传统分位回归模型对未决赔款准备金的预测效果,并为保险公司的风险管理提供更多有价值的信息.     

基于不确定时滞模型的鲁棒AQM控制器设计

针对网络环境的不确定性和网络参数的时变性,采用不确定时滞系统模型对网络拥塞控制问题进行了研究。给出了利用线性矩阵不等式方法判定主动队列管理(active queue management,AQM)系统稳定的充分条件,以及基于求解非线性矩阵不等式的AQM控制器参数设计方法,设计了基于线性矩阵不等式的含时滞静态输出反馈控制器。仿真结果表明,利用该方法所得到的控制器是有效的,在变化的网络环境下,其动态响应更快,稳态波动更小。     

动态多响应系统的稳健参数设计

针对动态多响应之间的相关性及试验设计的信息不确定性, 提出了一种动态多响应系统的稳健参数设计方法. 首先, 利用满意度函数对动态系统的敏感度和波动分别进行了度量, 在此基础上进行了主成分分析; 其次, 采用灰色关联分析得到主成分序列与其理想序列的灰色关联度, 然后通过TOPSIS方法转换得到综合灰色关联度, 并根据综合灰色关联度确定可控因子的最优水平组合; 最后, 通过两个实例说明了该方法的有效性与优越性.     

基于模糊约束的贝叶斯网络参数学习

针对小样本下贝叶斯网络参数学习结果不准确的问题,提出一种模糊最大后验估计方法,该方法将模糊理论引入到参数学习中,通过对约束效力的度量,利用隶属度函数来确定超参进行学习,以提高约束使用的准确性。实验证明,所提方法可以有效提高参数学习的精度。除此之外,将所提方法应用到网络安全评估中,将通用漏洞评分系统作为专家先验参数,结合漏洞信息迁移样本来进行参数学习。最后,通过节点和路径安全评估验证了所提方法的有效性。     

考虑响应共变特性的多响应稳健参数设计

针对响应共变特性的稳健参数设计问题,在多任务高斯过程(multi-task Gaussian processes,MTGP)建模框架下,结合质量损失函数和考虑响应不确定性的优化函数构建了一个考虑输出响应不确定性的MTGP(uncertainty of MTGP,UNMTGP)优化模型。首先,利用MTGP模型拟合实验数据,构建考虑响应间共变特性对优化结果影响的多元高斯模型。其次,提出考虑输出响应不确定性的优化目标函数,构建多响应稳健优化模型。最后,结合全局优化方法,获得最优参数设计。此外,结合真实案例,利用质量损失函数的相关评价指标,论证所提方法的有效性。结果表明,所提方法考虑了响应共变特性和输出响应不确定性对优化结果的影响,有效改善了模型的预测质量,提升了输出响应的稳健性。     

基于T-S模型的不确定NNCS鲁棒容错保性能设计

针对一类具有时变时延和丢包的不确定非线性网络化控制系统,基于T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型,通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,得出在执行器发生失效故障的情形下,系统基于线性矩阵不等式的渐近稳定且具有良好动态性能的时滞依赖充分条件,并给出了最优鲁棒容错保性能控制器的设计方法。由于证明中没有进行任何模型变换,并考虑了时延下界,使结果具有较少保守性。最后,仿真示例验证了本文所述方法的有效性和可行性。     

基于单值数据过程能力指数的多元质量特性稳健参数设计

针对单值采样数据的多元质量特性稳健参数设计问题,考虑各质量特性偏差波动和方差波动的权重,提出了一种整合过程能力指数和熵权理论的多元质量特性稳健参数设计方法。该方法首先假定设计变量服从正态分布并建立各质量特性均值和方差模型;然后,通过熵权法分析各质量特性偏差波动和方差波动的权值,进而计算各质量特性的过程能力指数;最终,构建基于多元过程能力指数的目标函数。通过对实际案例分析说明,本文方法与其他参数设计方法相比,能够在考虑稳健性的同时更好地使质量特性满足产品规格和接近目标值。