自然指数分布旋之下的Bayes—经验Bayes估计与检测及其在飞行器试验结果分？

本文论述自然指数分布旋场合下的参数估计杨检测问题，文中运用经验Ｂａｙｅｓ方法，引入关于指数分布族为正交的函数列，先确定参数的验前分布，然后给出参数的Ｂａｙｅｓ估计。特别是对非共轭前分布，可以获得逼近解。本文研究了参数检测的经验Ｂａｙｅｓ序一加检验方法，最后讨论了飞行器试验结果分析中的应用。     

Bayes方法稳健性检验

本文运用子样的边缘分布来分析Bayes统计推断中的稳健性。文中论述了验前分布的选定,给出了在一定水平下检验Bayes方法是否稳健的方法。     

动态分布参数Bayes估计中的验前建模及验前分布的适应性

动态参数Bayes估计中,参数验前信息的运用是一个关键问题。文中提出动态分布参数的线性回归建模策略,给出了验前分布的确定方法。为了获得较为稳健的验前分布,文中运用第二类最大似然(ML-Ⅱ)方法。文中论述的方法对于多维动态分布参数验前信息的分析及多层验前信息的分析具有普遍意义。     

小子样Bayes试验鉴定方案的设计

本文研究了小子样场合下,Bayes试验鉴定中的一些主要问题。文中讨论了Bayes假设检验中的方案设计-检验规则、检验的效函数、验前信息运用及多源信息下Bayes检验问题。并以飞行器落点密集度鉴定为例作了说明。     

关于Bayes序贯检验的一些思考

本文对工程实践中小样本情况下的Bayes序贯检验方法作了回顾,思考了其中的一些问题。文中给出了Bayes截尾序贯概率比检验方案和犯两类错误概率的上界。在Bayes序贯检验方案中,确定了平均试验数(ASN)。关于Bayes序贯检验法的选择,文中讨论了截尾方案在终止试验时的决策域的确定方法,并对验前信息、风险以及试验数的关系作了一般讨论。     

多层验前信息下多维动态参数的Bayes试验分析

文中讨论了多维动态参数具有多层验前信息时的建模问题。在一定条件下,给出了验前分布的表示。对于动态参数的Bayes估计,进行了精度分析和风险分析。     

多维分布参数可变时的Bayes估计

文中讨论多元正态总体分布参数（期望值）在试验过程中可变的Bayes估计。首先论述了由验前信息动态建模的方法，其次给出现场试验下分布参数的估计。对建模和辨识中的一些问题作了较详细的论述。     

基于Bayes理论的小子样维修性验证方法研究

针对现有经典维修性指标验证方法的不足,提出了一种小子样的维修性验证方法,即采用Bayes理论对维修性指标进行验证.给出了应用该方法的一般步骤,探讨了维修时间总体分布的确定方法,采用随机加权法对验前分布进行确定并利用ML - Ⅱ方法实现了多源信息的融合;进一步分析推导了基于Bayes理论的维修性验证方法的检验判据和样本量的大小.最后通过实例分析表明,该方法通过综合利用各种验前信息,可以有效地降低现场试验样本量,节省试验投入,缩短试验周期,且能保证较高的可信度.     

Bayes方法应用中验前信息可信度的影响分析

Bayes方法已在航空航天类装备的参数估计与决策分析中得到了广泛应用。但现有的研究主要集中于验前分布的构造与方法的工程应用,而对验前信息或验前分布可信性影响的分析较少。给出了验前可信度的定义与计算方法,建立了验前可信度的影响分析模型,给出了基于验前可信度要求的验后置信区间计算方法。以装备精度分析为例,给出了验前可信度影响的分析结果。     

多种验前信息源情况下的融合验后分布

本文研究Bayes统计推断中有多种(或多阶段)验前信息时,分布参数验后分布的表示。文中,首先在考虑验前子样可信度的基础上,对多种验前信息源进行了综合,得出了验前分布的融合表示。然后,给出分布参数验后分布的表示,列举了应用示例。本文方法,对于小子样武器装备精度的评估具有普遍意义。     

Weibull分布串并联系统的Bayes可靠性评估

基于工程实践中的可靠性验前信息,给出了Weibull分布下Bayes可靠性分析方法。进而针对Weibull分布的串并联系统,由单元的验后矩导出准确的系统可靠性验前矩,并在此基础上,运用最大熵准则给出了系统可靠性验前分布的估计。最后根据试验数据得出系统的验后分布,并用该分布对系统可靠性进行了评估。     

类似系统可靠性信息在复杂系统Bayes可靠性评估中的应用

先验分布的确定是运用Bayes方法进行复杂系统可靠性评估的先决条件。本文研究了利用类似系统的可靠性信息通过加权融合确定先验分布的方法。对Weibull和指数分布模型的可靠性试验结果,给出Bayes方法可靠性计算公式。最后给出的一个实例表明,该方法计算简便、便于工程应用。      

多阶段含延缓纠正可靠性增长的MS-NHPP模型及其Bayes分析

针对复杂航空机电系统的多阶段含延缓纠正可靠性增长试验,提出了多阶段非齐次泊松过程(MS-NHPP)模型及其Bayes分析方法。该模型将多个阶段试验看做多个非齐次泊松过程(NHPP),它们具有相同的时间起点和不同的强度函数参数,并满足序化约束关系。对该模型采用Bayes方法进行分析,以Dirichlet分布作为验前分布,并在验后计算中采用基于Metropolis-Hastings准则的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法获得各阶段可靠性参数的验后期望、方差与置信限。实例分析表明,该方法可以有效融合多阶段可靠性增长试验数据以及专家经验和历史信息,尤其适用于小样本情况,参数估计值满足序化约束关系,可靠性增长评估结果更为可信。     

基于Bayes网络的多源信息融合方法在精度评定中的应用

提出了一种基于多源验前信息融合的Bayes精度评定方法。利用Bayes网络进行多源验前信息融合时,能够结合现场试验数据,对信息加权因子做出较为合理的推断。根据验前及验后数据,通过Bayes网络中的MC—MC方法可以快速地获取各变量的验后统计特性,达到估计现场试验精度的目的。因此,基于多源验前信息融合的Bayes方法可用于解决小样本下的精度评定问题,仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于成败试验的导弹贮存可靠性Bayes分析模型

针对传统导弹贮存可靠性分析方法的缺点, 提出了一种Bayes分析模型.这种模型以狄氏分布为先验分布, 综合利用了历史信息和专家信息, 结合导弹检测时间段的成败试验数据, 给出了各检测时间段可靠性的联合后验分布, 然后利用Gibbs抽样算法进行后验推断, 得到了各阶段可靠性的Bayes估计和区间估计.此外, 基于当前试验数据, 利用这种模型以预测未来导弹贮存可靠性.算例表明这种Bayes模型参数含义清楚, 利于工程应用.      

卫星动量轮的污染数据的Bayes参数估计

由于试验条件等的限制,在寿命试验中,所获得的数据可能是污染数据.这时,采用传统方法分离污染项并对产品的寿命进行估计非常困难.针对指数型寿命数据受正态污染的情况,建立定数截尾情况下的数据模型,并采用Bayes方法对模型进行统计分析;在验前分布确定方面提出运用Bootstrap方法确定超参数.实例分析表明,Bayes方法对有污染情况寿命数据的统计推断是有效的.     

落点散布鉴定的最优统计决策

本文运用Bayes决策方法讨论落点散布的检验问题。文中引入了损失函数及试验的验前信息。损失函数考虑了试验中未知分布参数性能的损失和费用。对于验前信息的表示进行了论述。最优统计决策方案给出了决策的最优临界区域,并计算了决策风险和犯两类错误的概率。本文对于制定飞行器试验的策略和在小子样场合下的精度评估具有现实意义。     

多元正态总体分布参数的Bayes序贯验后加权检验及估计

本文讨论了多元正态总体均值向量μ和协方差阵Σ的Bayes序贯验后加权检验及截尾序贯检验。同时，以序贯检验的停时作为Bayes序贯估计的终止试验时间，给出μ和Σ的递推估计方法。本文对于武器装备在试验场地的性能参数鉴定和评估具有实用意义。     

串联系统可靠性Bayes评估方法

研究了一类特殊系统(高可靠性成败单元串联系统)的 Bayes可靠性评估问题。将系统可靠性验后分布函数渐近展开,利用此渐近展开式可以精确得到系统可靠性的Bayes置信区间,并且与其它方法进行比较。仿真计算表明,特殊系统采用特殊的处理方法比采用通用的方法精度要高。     

基于无失效数据的某型发动机可靠性参数Bayes估计

针对装备寿命服从指数分布的情形,以失效率参数作为随机变量构建估计模型。考虑失效率的先验分布为 Gamma分布,在失效率的超参数均服从一定的均匀分布时,提出了失效率的多层 Bayes和期望 Bayes(ExpectedBayes,E-Bayes)估计方法,建立了失效率的多层 Bayes和 E-Bayes估计模型;结合某型装备发动机的无失效储存数据,计算了失效率的多层 Bayes和 E-Bayes估计值,推导了可靠度的多层 Bayes和 E-Bayes估计值。通过比较分析,可靠度的 2种估计结果都是稳健的,而后者略小于前者,且后者的极差比前者减小 81.4%。结果表明,采用 EBayes估计更易于计算,得到的结果更为准确稳健,且更适用于工程应用实际。