无失效数据时电器产品可靠性的估计

对于比较贵重、寿命很长及检查项目较多的航空、航天电器产品 ,在进行可靠性试验时 ,通常会出现无失效数据 ,应用经典方法估计其可靠性特征量会引入较大误差。提出采用不定时检查的方法对其进行可靠性试验 ,并应用Bayes理论对试验中可能出现无失效数据时的可靠性特征量进行了估计。     

贝叶斯估计和尺度空间滤波相结合的滤波方法

提出了一种贝叶斯估计和尺度空间滤波相结合的滤波方法。信号的小波系数表现出很强的非高斯统计特性,其密度函数可以用推广的拉普拉斯先验分布建模。利用贝叶斯估计能够较好地提取出信号的小波系数,再由小波逆变换恢复信号。贝叶斯估计较好地保留了信号的边缘信息,但滤波信号尚不够平滑。尺度空间滤波在保留信号边缘的同时,还有很好的平滑作用。两者相结合有很好的滤波效果。     

基于朴素贝叶斯和EM算法的软件工作量缺失数据处理方法

软件工作量数据缺失是软件工作估算的一个难题.本文在朴素贝叶斯模型和EM(expectation maximization)算法的基础上,提出了针对软件工作量数据缺失的处理方法.首先,本文介绍了数据缺失的内在机理;然后,本文提出了基于朴素贝叶斯和EM算法的软件工作量预测的方法;之后,本文提出了两种软件工作量数据缺失处理方法:容忍数据缺失方法和修复缺失数据方法;最后,本文利用ISBSG和CSBSG软件工作量数据集验证了本文所提出的数据缺失处理方法.实验结果表明:本文所提出的两种缺失数据处理方法的性能要优于MINI修复方法结合SVM的分类模型;修复缺失数据方法的预测性能要优于容忍数据缺失方法;对于两个数据集来说,其每一类别的工作量数据都来自于一个高斯组件.     

二维非线性伪抛物方程的混合体积元方法

考虑了二维非线性伪抛物方程的混合体积元方法。建立了该问题的半离散格式。同时给出了该格式的L2模误差估计。     

基于性能退化模型的星载扫描部件可靠性评估

星载遥感仪器扫描部件具有"极小子样、零失效"的特点,其可靠性分析与评估一直是工程实践中的技术难题之一。首先在对扫描部件失效分析和性能建模的基础上,获得描述扫描部件的关键性能指标。然后结合应用,推导出基于Bayes性能退化数据的极小子样评估方法。给出仿真算例,说明该算法的有效性。     

Bayes方法在人误概率估计中的应用

为了使人误概率能结合电站数据反映电站的实际情况,采用Bayes方法对通用人误概率进行修正。给出了对数正态先验分布转换成Beta先验分布的方法,比较了不同试验数据对修正后人误概率的影响。在电站试验数据较少的情况下,Bayes后验分布的取值主要受先验分布的影响,人误概率体现了通用数据的特点;随着电站试验数据的增加,Bayes后验分布受到试验数据的影响越多,后验分布的取值越向试验数据的极大似然估计值集中,后验分布的误差因子也越小。     

线性指数模型参数的经验贝叶斯估计

根据经验贝叶斯原理,讨论了在平方损失函数下,线性指数模型参数的非参数经验贝叶斯(empirical贝叶斯,EB)估计问题.首先利用密度函数的核估计方法构造边际分布密度函数以及该分布密度函数的一阶导数;然后结合线性指数模型未知参数在相同损失函数之下的贝叶斯估计得到了未知参数的非参数经验贝叶斯估计.最后由C-R不等式以及Jensen不等式证明了所得到的经验贝叶斯估计的渐进最优性质,并获得了其收敛速度(n-(2r-1)/(2r 1)).     

速度信息辅助雷达目标数据关联方法研究

多目标数据关联时,联合概率数据互联(JPDA)算法是最常用的方法之一,与最优的贝耶斯算法需要对当前时刻以前的所有确认量测集合进行研究相比,其只对最新的确认量测集合进行研究,因此是次优的贝叶斯算法。为进一步提高JPDA算法的性能,基于最优贝叶斯算法的理论,将包含目标历史信息的速度信息引入JP-DA算法过程中,增加了近距离平行运动目标的正确关联次数,并提高交叉运动目标关联精度。     

负相伴样本指数分布参数的经验Bayes检验

讨论了负相伴样本情形指数分布中寿命参数θ的经验Bayes单侧检验问题:H0:θ≤θ0 H1:θ>θ0,利用概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes单侧检验函数,在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优性,并获得了其收敛速度.     

用Bayes判别模型识别未取芯井段沉积微相--以沾化凹陷罗家鼻状构造沙四上段近岸水下扇砂砾岩体为例

将常规测井资料及其解释成果中的地质参数资料同岩芯资料相结合,提取反映沉积微相的特征参数,用Bayes逐步判别法建立研究区域的特征参数与沉积相相互转换的数值模型,根据此模型对未取芯井段的沉积微相进行自动识别.提供了一种从数值模型角度进行沉积微相研究的辅助方法,该方法对未取芯井段的沉积微相研究具有一定的借鉴意义.