贝叶斯框架下产品可靠度估计问题的研究

在与信息论中的熵函数有关的p,q对称熵损失函数下,用参数估计方法研究了寿命服从几何分布的产品的可靠度的贝叶斯估计问题。得到了可靠度的贝叶斯估计的一般形式与精确形式,并讨论了可靠度的贝叶斯估计的可容许性。最后研究了可靠度的多层贝叶斯估计并进行了数值计算,结果表明得到的多层贝叶斯估计具有更好的稳健性。     

一个求解加权MAX-SAT问题的改进蚁群算法

加权MAX-SAT问题(WMSAT)是一个NP-难问题,针对WMSAT的特点,提出一个改进的蚁群算法。该算法的研究对象由边转化为顶点,简化算法模型;提出取值概率的概念,并以之替换信息素,实现对蚁群进化的直接控制,提高蚁群的可进化性。实验结果表明新算法是有效的。     

广义实型密度加权平均中间算子及应用

针对普遍存在的向量、矩阵等多维的数据形式,将面向点值的密度加权平均中间(DWA)算子拓展为广义实型密度加权平均中间(GR-DWA)算子.给出了通用的数据元素聚类过程,该过程能够对点、向量、矩阵等3种类型的数据进行有效分组.研究了一种兼顾"规模"与"功能"信息的密度加权向量设置方法,并给出了3种参数确定思路,以支持主观、客观或主客观结合等多种决策方式.定义广义实型密度算术平均(GR-DWAAA)算子,并探讨了GR-DWA算子在多属性群决策中的多种运用途径.最后,给出了GR-DWAAA算子处理多属性群决策问题的一个应用算例,算例的结果验证了算子的有效性.     

基于历史数据的测试任务约简和故障诊断

针对部队航电组件测试任务繁重、故障定位率低的问题,提出一种利用历史数据来简化测试任务、提高故障定位率的方法。利用粗糙集信息系统理论,建立了航电组件故障信息系统模型;基于测试任务辨识函数和诊断允许误差对测试任务进行约简;基于最短测试时间选出最优测试任务集;利用贝叶斯最大后验概率进行故障诊断推理,将诊断问题归结为不等式约束极值问题;用0-1规划隐数算法求得最优解。最后以某型飞机惯导部件为例验证了方法的快速有效性。     

基于依赖型算子的不确定语言多属性群决策法

研究了属性权重以实数形式给出、属性值以不确定语言变量形式给出的多属性群决策问题。基于不确定语言变量的运算法则,给出了一种基于不确定语言变量及其运算法则的新算子：依赖型不确定语言有序加权几何 (dependent uncertain linguistic ordered weighted geometric, DULOWG) 算子。与该类算子相关联的加权向量依赖于被集结的不确定语言变量,并且对错误或有偏见的不确定语言变量赋予较低的权重来减轻不公平性对评价结果的影响。提出了一种基于ULWGM算子和DULOWG算子的不确定语言多属性群决策方法,并进行了实例分析。     

基于Unit-Linking PCNN和图像熵的图像分割新方法

基于单位链接脉冲耦合神经网络(Unit-Linking PCNN)模型,在图像方差准则基础上将最大香农熵准则,最小交叉熵准则相结合,再组合图像分块策略与图像加权预处理策略,提出了不同准则和策略组合的8种图像分割方案。分析了各种准则和策略的优势和不足,比较了各种分割方案条件下的图像分割效果,部分方案的分割结果体现了图像的更多的细节。与已有文献结果比较,具有使用神经元模型参数少的特点,与PCNN模型相比,该模型参数对图像分割结果的影响较不敏感。计算机仿真结果表明,该方法具有较好的图像分割效果和实验仿真速度性能,具有较强适用性。     

基于MCMC方法的虚拟试验贝叶斯校准研究

虚拟试验利用计算模型研究复杂物理过程,并预测其性能.计算模型输入参数中通常包含部分固定但未知参数,可利用计算模型结果和少量有限的试验数据校准未知参数,并研究存在建模不确定性时虚拟试验的预测问题.提出了一种贝叶斯统计方法,采用高斯过程为仿真计算模型以及模型不确定性建模,利用Markov chain蒙特卡罗抽样方法计算校准参数和仿真模型预测后验分布.设计测试算例演示所提出方法的高效性.     

EWMA控制图在MSA稳定性分析中的应用

针对传统的 Shewhart 控制图使用当前观测数据进行测量系统分析(MSA)的稳定性分析,不易检测出过程均值中存在的小偏移,而指数加权滑动平均(EWMA)和累计和(CUSUM)控制图考虑了历史数据,可以克服Shewhart 控制图在小波动情况下检测能力不足的缺陷:首先通过 Montle-Carlo 模拟计算控制图性能评价指标ARL(average run length),分析了 EWMA 和 CUSUM 控制图的优越性;然后给出了 EWMA 控制图在 MSA 稳定性分析中的实施步骤.示例分析表明 EWMA 在小波动时比 CUSUM 和 Shewhart 控制图更为有效.     

深空探测巡航段自主光学导航方案研究

星际巡航段导航方案设计是深空探测任务中的重要组成部分.针对巡航段的特点,研究了一种基于多颗小行星光学信息的自主光学导航方案.它包括导航星的确定,导航系统的建立,导航算法的研究.此方案给出了统一的导航小行星选取准则,导航星个数的判别方法,以及基于UD分解的递推加权最小二乘滤波导航算法.通过可观测性分析确保了导航算法的可行性,利用数学仿真验证了导航方案设计的合理性.此方案的导航系统精度优于深空1任务,位置估计误差小于100,速度估计误差小于0.3m/s.     

基于贝叶斯决策的机内测试虚警滤波技术

提出了一种将贝叶斯决策用于机内测试(RIT)系统的虚警滤波方法.诊断的BIT系统包括正常、瞬态、间歇和故障四类状态,利用最小最大决策法确定这四类状态的先验概率,并建立相应的贝叶斯风险决策表.以机载电源的机内测试系统为例进行研究,为每个诊断模块建立相应的贝叶斯决策器,通过支持向量机识别出有异常的可更换模块后,启动相应的决策器对该模块的BIT状态进行决策.结果表明,该方法能够识别出系统中的瞬态和间歇故障,可有效降低BIT虚警发生的概率.