复杂系统可靠性鉴定方法

为了确定系统可靠性的验前分布，本文采用蒙特卡罗方法，充公利用系统试验之前元件、整机、分系统的可靠性数据获取系统可靠性的验前分布。另外，本文所讨论的系统可以是非常复杂的系统，包括串联或并联系统、串并联系统及不同分布的模型组成的系统。     

固体火箭发动机性能可靠性评估的Bayes方法

在研制阶段试验信息以及积累以往试验信息的基础上，运用Bayes方法，建立了固体火箭发动机性能可靠性仿真模型，给出了仿真模型可信性检验的最大熵谱方法；将仿真信息作为验前信息，结合现场试验信息确定了性能可靠性的近似分布，并给出了性能可靠性的点估计和置信下限估计。     

基于最大熵法的捷联惯组历次测试数据验前分布研究

研究在验前信息贫乏的情况下,使用异源验前信息确定捷联惯性测量组合(简称捷联惯组)历次测试数据验前分布的方法.将熵的概念引入验前分布的研究中,研究了在小样本条件下通过最大熵法确定捷联惯组历次测试数据验前分布的方法.研究结果表明这种方法能够准确有效地揭示捷联惯组历次测试数据的统计特性,克服了验前信息不足带来的统计分析误差,有效的提高了统计分析的质量.     

基于整体推断的Bayes方法及其在精度评定中的应用

验前分布的表示及验前信息的融合是Bayes小子样理论应用中的关键问题。 根据同一型号武器试验中不同状态下信息的横向互补特性,提出一种多源信息的整体推断方 法,将Dirichlet分布引入多源信息权重系数的验前信息中,建立基于Bayes网络的权重系数 推断模型,利用MCMC方法更新所有节点信息,得到了合理的权重系数验后分布,解决了多源 信息加权融合中权重系数难以确定的问题。仿真结果表明,该方法可以有效地融合验前分布 ,在精度评定中有一定的应用前景。
     

最大熵方法在系统可靠性Bayes评估中的应用

针对各种典型的系统，由单元的验后矩推导出准确的系统可靠性的验前矩，在此基础上运用最大熵准则给出了系统可靠性的验前分布的估计，进而根据系统试验数据得出系统的验后分布，运用该分布对系统的可靠性进行评估。仿真结果表明了该算法的简易性和有效性。     

复杂系统的Bayes可靠性评估

讨论了复杂系统的Bayes可靠性评估。首先，对各种不同分布类型的单元进行Bayes可靠性分析；其次利用最大熵方法把单元可靠性信息进行综合，得到系统可靠性的验前分布；最后根据Bayes定理，利用系统可靠性试验信息来更新系统可靠性的验前分布得到系统可靠性的验后分布，依据此验后分布对系统可靠性进行评估。仿真算例说明了评估方法的合理性。     

多层验前信息下可靠性增长的Bayes分析

本文研究了两层验前信息下，指数寿命型可靠性增长试验中失效率A的Bayes估计问题。文中首先讨论了历次寿命试验中关于失效率的回归模型问题，然后由N阶段的可靠性增长试验的子样，运用Bayes方法，给出了两层验前信息下A的估计方法。为了说明文中的方法和工程应用。讨论了单层验前信息下的验前建模方法及其在多阶段可靠性增长试验中的运用。最后给出了失效率的具体Bayes估计的计算公式。     

多层验前信息场合下多维动态参数Bayes估计的稳健性分析

文中首先讨论了多维动态参数具有多层验前信息时的建模的验前分布的确定。由此分析了由于验前分布的差异所引起的Bayes估计的影响。对验后稳健性作了探讨。     

一种融合验前信息的特小子样精度评估方法

如何合理有效地利用验前信息是小子样精度评定中的关键问题.针对导弹制导精度评定,提出了一种根据验前信息确定验前分布参数,融合验前信息和飞行试验信息的精度评估方法,该计算方法引入了验前信息的可信度指标,能够有效避免验前信息“湮没”现场信息的情况,而且可以进一步解决信息使用的主观性问题.为工程应用提供了一定的指导.     

航空电子产品的BAYES可靠性评估

针对航空电子产品可靠性评估问题, 确定了环境因子的分布, 把模拟试验信息通过环境因子折合得到了可靠性的预测分布。利用此预测分布作为验前分布结合飞行试验信息得到可靠性的验后分布。仿真算例表明这种方法比经典统计方法和传统BAYES方法更合理     

基于随机继承因子的指数分布Bayes可靠性评估

针对寿命服从指数分布的装备可靠性评估中的小子样问题，引入随机继承因子的概念，提出一种Bayes可靠性评估方法。该方法将继承因子看作随机变量，可从类似型号装备的历史数据和改进信息中充分提取当前装备的继承特性，进而确定指数分布参数的验前分布，结合现场试验数据，利用Bayes方法得到参数的验后分布，从而实现装备的可靠性评估，并且提高了评估精度。文章最后对该方法的有效性进行了仿真算例验证。     

Bayes修正幂验前方法在制导精度评定中的应用

如何合理有效的利用验前信息,是小子样评定中的关键问题。针对导弹制导精度评 定,引入 修正幂验前分布控制验前信息对验后估计的影响,详细推导了Bayes修正幂验前下的制导精 度评定中兴趣参数的验后密度函数。通过对参数验后估计的分析,该方法能够有效避免验前 信息“淹没”现场信息的情况,而幂参数通过验后边缘分布得到。通过对验后估计平均平方 误差（MSE）的分析,给出了验前信息利用的一些基本原则,为工程应用提供了指导。〖JP 〗     

Bayes可靠性鉴定方案的设计与分析

运用Bayes决策方法作可靠性鉴定;对于鉴定方案的风险、投试样品数和验前信息的特征量等进行了分析,给出了在限定风险之下验前特征量所需满足的关系.并以指数寿命型分布的失效率为例,作了具体的分析。     

成败型产品可靠性评估的Bayes修正幂验前方法

如何合理有效地利用验前信息,是Bayes评定的关键问题.针对小子样成败型产品的可靠性评估,引入修正幂验前分布控制验前信息对验后估计的影响,详细推导了Bayes修正幂验前下的成败型产品可靠性参数验后密度函数.通过时参数验后估计的分析,该方法能有效避免验前信息"淹没"现场信息的问题,而幂参数通过验后边缘分布得到.通过对验后估计MSE的分析,给出了验前信息利用的一些基本原则,为工程应用提供了指导.     

采用高分辨率雷达的自动目标识别系统

本文提出了一种利用雷达传感器观测值对飞机目标联合跟踪和识别的系统。文中假设用于估计目标方向和识别目标的数据源高于分辨率雷达的距离剖面图序列。在包括目标数目以及它们的位置、方向和目标类型和完整的参数空间上运用后验分布完成推理判断。算法严格地依赖于适当地传感器和目标模型，从距离剖面图的似然值可得出目标方向，由目标动态确定目标方向的先验值。给出了高分辨率雷达数据的确定性模型和随机模型，对确定性模型研究了     

捷联惯组历次测试数据验前分布随机加权中心融合估计法

在小子样理论中,验前分布的获取与表示是一个关键问题。针对捷联惯性测量组合(捷联惯组)历次测试数据验前分布的获取问题,探讨了在异总体情况下,多种验前信息的融合问题。提出了通过随机加权中心融合法实现多种异源信息融合,以获取捷联惯组历次测试数据验前分布,从而减小了小样本情况下的统计分析误差。     

Bayes分析中多源信息融合的最大熵-矩估计方法

本文提出了一种基于最大熵-矩估计理论的多源验前信息融合方法，简称为MEMM。与现有其它融合方法不同的是，该方法完全从数据本身出发，不仅考虑了各验前信息源的可信度，还考虑了如何尽可能减少分析者的主观影响，得到的是最保守的融合估计结果。文章最后用仿真数据说明了该方法在实际工程中应用的有效性。     

基于新Dirichlet先验分布的超参数确定方法研究

研究了基于新Dirichlet先验分布的Bayesian可靠性增长模型的超参数 确定方法,该方法将专家经验表示为均匀分布,以先验参数为变量,将均值作为约束条件、 方差作为目标,利用最优化方法求出与该均匀分布最为接近的Beta分布,解决了由于新
Dirichlet先验分布超参数物理意义不明确而难以确定的问题。针对后验积分难以计算的问 题,采用WinBUGS软件建立了新Dirichlet先验分布的Bayesian可靠性增长模型,该模型思路 清晰、简单易行,提高了计算的精度,实例证明了该模型在可靠性应用中的直观性与有效性 。     

基于Bootstrap方法的捷联惯组历次测试数据验前分布研究

针对捷联惯性测量组合（捷联惯组）历次测试数据小样本的特点，在总体分布参数形式未知的情况下，根据已有的先验信息，提出了通过Bootstrap重采样技术，获得捷联惯组历次测试数据总体参数的验前分布。结合当前样本信息，给出捷联惯组历次测试数据的验后分布。将统计推断建立在验后分布基础之上，可以减小小样本情况下的统计分析误差。     

Ⅱ型截尾时，（对数）位置尺度族分布参数的Fiducial分布

给出了确定Ⅱ型截尾时，（对数）位置尺度族分布参数的Fiducial密度的方法，指出它与群不变先验下的Bayes后验密度一致，且对几个重要的特例进行了讨论。