基于Kriging模型与重要性抽样的可靠性灵敏度分析

针对因无法获得功能函数的梯度信息而不能使用解析方法的情形,提出了进行可靠性灵敏度分析的高效的仿真方法,首先基于Kriging模型和重要性抽样去计算失效概率,然后通过记分函数(score function)方法求出失效概率对各个参数的偏导数。在计算失效概率时采用反问题(inversion problems)中的不确定性逐步减少(stepwise uncertainty reduction)准则来更新功能函数的Kriging模型,继而在重要性抽样的框架下将失效概率表示成一个"增大"的失效概率与修正项的乘积;而记分函数方法只是对前面抽样方法的一个简单后处理,不需要计算额外的功能函数值.对所提方法使用算例验证表明:当功能函数为昂贵的计算模型或对系统(非单个构件)进行灵敏度分析时,该方法具有较高的计算效率和精度。     

基于多特征的域间路由节点安全状态评估方法

域间路由节点安全状态评估能够实现对BGP节点安全状态的直观、实时描述,可为制定合理的安全策略,及时定位、抑制异常路由事件提供数据参考.然而由于完整的异常域间路由集难以获取,使得传统基于数据融合的状态评估方法不再适用.分析BGP节点间交互路由过程中存在的统计特征以及这些特征与域间路由节点安全状态的关系,进而提出一种基于多特征的安全状态评估方法.以平均路径长度和路由事件发生频率等属性为安全特征,并借鉴云模型理论转换定量特征为定性概念的思想,构建域间路由安全特征云,将正常态下的多属性综合安全特征转换为安全正常态,然后通过度量安全特征偏离正常态的程度来计算节点偏离正常态的程度,由此得到域间路由节点面临安全威胁的概率.实验结果表明,该方法能够实现对域间路由节点安全状态的评估,准确性高、实时性强,可为域间路由系统的安全稳定运行提供有力支撑.     

Forecast Combination and Bayesian Model Averaging: A Prior Sensitivity Analysis

In this study we evaluate the forecast performance of model‐averaged forecasts based on the predictive likelihood carrying out a prior sensitivity analysis regarding Zellner's g prior. The main results are fourfold. First, the predictive likelihood does always better than the traditionally employed ‘marginal’ likelihood in settings where the true model is not part of the model space. Secondly, forecast accuracy as measured by the root mean square error (RMSE) is maximized for the median probability model. On the other hand, model averaging excels in predicting direction of changes. Lastly, g should be set according to Laud and Ibrahim (1995: Predictive model selection. Journal of the Royal Statistical Society B 57 : 247–262) with a hold‐out sample size of 25% to minimize the RMSE (median model) and 75% to optimize direction of change forecasts (model averaging). We finally apply the aforementioned recommendations to forecast the monthly industrial production output of six countries, beating for almost all countries the AR(1) benchmark model. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

交替变化利率下的风险模型

研究了利率交替变化的风险模型的生存概率.首先建立生存概率应该满足的微分-积分方程,然后得到生存概率的Laplace变换满足的方程并对该方程的解法进行了讨论,最后在索赔额为指数分布时得到了生存概率的微分方程.     

软件可靠性与硬件可靠性异同分析

从可靠性的基本概念出发,结合可靠性工程,分析了软件可靠性、硬件可靠性及其在工程中的区别和联系,然后介绍了在这领域中的几种基本研究方法,最后提出了在可靠性工程发展中需解决的问题。     

利用似然比检验进行选择和聚类

把表达模式相似的基因挑选出来并归为一类,在实际应用中非常重要,以往人们常采用Bootstrap方法去分析这个问题。利用似然比检验方法去解决这个问题,可以从理论上推导出原假设下的精确分布,不仅准确有效而且节省了大量的时间。     

附加失败率检验的长距离参考站网模糊度固定

对于长距离参考站网模糊度固定而言,Ratio检验和三角形模糊度闭合差(Triangle Ambiguities Closure Error,TACE)检验是最常用的两种模糊度检验手段,一般认为通过这两种检验后即可将模糊度固定。但事实上,在此情况下,模糊度被错误固定的情况经常出现。为此,本文提出了一种网解失败率(Network Failure Probability,NFP)检验方法,使用该方法可以计算出通过Ratio检验和TACE检验前提下参考站网模糊度固定的失败率。实验表明,当参考站数量小于等于8时,附加NFP检验后模糊度固定的正确率最高提高了25.4%,平均提高了8.1%,初始化成功率平均提高了4.3%。     

基于S变换与PNN的电磁环境复杂度评估

针对复杂电磁环境定性分析和定量分级问题,提出基于广义S变换与PNN(概率神经网络)的电磁环境复杂度评估方法.应用广义S变换对电磁环境中受干扰的样本信号进行时频分析,同步提取时频域时域占用度,频域占用度和能量占用度评估参数,分析了各参数的物理意义,并给出了各评估参数的计算公式.同时增加频率重合度、调制格式相似度和背景噪声强度等评估参数,利用获取的参数训练PNN,并进行分类.仿真实验证明基于广义S变换与PNN的电磁环境复杂度评估方法在背景噪声大、训练样本数少的条件下能有效提取评估参数,并对电磁环境复杂度进行有效合理评估.     

可变抽样区间的HL控制图

研究了基于VSI的Hodges-Lehmann控制图,与原来的FSI Hodges-Lehmann控制图相比,效率上有极大的提高.     

基于MARKOV链的大学英语教学水平评价

主要研究利用齐次MARKOV链对大学英语教学水平进行评价。首先介绍了齐次MARKOV链的基本知识，分析了利用齐次MARKOV链进行教学水平评价的可行性，并给出由极限分布进行教学水平评价的方法和步骤。最后，以3个本科年级的高考英语和四级英语成绩对3个学年的大学英语教学水平进行了评价，结果表明本文方法是可行的。