指数分布可靠性增长分析的Bayesian整体推断方法

本文引入服从广义逆Gamma分布的折合因子,得到一种指数可靠性增长下失效率的Bayes整体推断技术,并采用Laguerre-Gauss积分方法得到了折合因子分布参数的精确数值解,通过典型示例与其它确定分布参数的方法进行比较,可知这种方法更加接近工程实际。     

卫星姿控分系统的星地协同健康诊断框架设计

针对卫星姿控分系统单机多、软件逻辑复杂的特点,基于分层健康监测和管理的技术需求,提出一种从空间段和地面段协同进行综合健康诊断的平台软件设计框架,构建姿态控制系统的星地协同健康管理体系结构.星上健康管理子系统实时采集单机信号量或者软件传感器数据进行粗诊断,地面段的健康管理子系统接收星上健康管理遥测下发的初诊信息结合本地推...     

基于混合先验分布的导弹武器系统飞行可靠性评估

在小子样情况下,把导弹武器系统各个分系统的试验信息折合为现场试验信息,然后综合利用各种信息（地面试验信息,不同阶段的试验信息等）,运用基于专家系统确定权重区间的分层Bayes方法,对导弹武器系统的飞行可靠性进行评定。算例表明,该方法比直接提供权重估计的方法更稳健,可信度也更高。     

基于Bayes-模糊逻辑算子的小子样可靠性信息融合方法

为了解决航空航天复杂系统可靠性评定中样本量小而导致评估结果可信度不高的问题,引入模糊逻辑算子这一非线性模型对多源可靠性验前信息进行融合,并给出了其参数估计的第二类极大似然(ML-Ⅱ)估计方法,通过仿真示例说明了融合方法的有效性.      

考虑先验信息可信度的后验加权Bayes估计

 先验信息失真及先验样本数量过大会扭曲小子样条件下Bayes融合评估的效果,引入可信度可以改善这个问题。现有的可信度度量方法大都直接基于数据层,即通过判断两种样本是否属于同一分布,这种度量在小子样情况下不太可信,为此提出了一种基于数据物理来源的可信度度量方法。同时归纳了可信度融合评估的准则,分析了现有可信度融合评估方法的不足,并结合正态分布的参数估计问题,给出了一种考虑先验信息可信度的后验加权Bayes估计方法。理论分析和算例都证实了该方法优于常用的Bayes估计方法。     

卫星遥感农业监测系统中实例检索算法研究

针对智慧农业中需求获取手段、表达方法等导致智能设计算法复杂度高、可用性低等问题，将卫星遥感技术和网络技术结合实现农作物及其生长环境参数的实时监测，以优化播种机设计的需求特征，并以此为基础，提出基于混合相似度的实例检索模型。在该模型中，设计了多级实例库结构，并以特征间距离相似度、特征间可拓关联度、特征间可拓距测度为组成要素，构造多级混合相似度的层次结构与计算方法，进行多级实例检索。将其应用到铲式播种机的数字化设计系统中，可获得与目标实例最相似的实例。实验结果表明，在实例的特征值数据类型多样化的情况下，此算法能够有效地检索出合适的历史实例，提高检索结果的可用性。     

大规模定制设计的产品簇匹配研究

采用基于规则与基于实例相结合的推理方法，给出典型的基于实例推理的专家系统解决问题的一般过程，本文重点研究大规模定制设计的产品簇匹配问题，实施二级匹配策略，先采用规则推理的方法对产品簇大类属性进行匹配，缩小匹配范围，后采用基于实例推理的方法对产品簇小类具体属性进行定量精确匹配，优化了设计手段，效果良好。     

基于信息融合的系统可靠性优化试验设计模型

分析了现今可靠性试验设计的不足,考虑两类风险(弃真风险、采伪风险)建立了基于信息融合的可靠性优化试验设计模型(ORTIF, optimization reliability test design modeling based on information fusion).分析了可靠性试验设计的需求、约束条件,基于子系统和系统验前分布是Beta分布,提出了可靠性系统中子系统层与系统层之间的信息融合技术.根据验后风险准则,给出弃真和采伪风险的定义.基于Matlab软件给出了最优试验方案数值计算的求解步骤.最后以液态火箭发动机为例,求解出满足约束条件的最优试验方案为(9,5,10,6,1),对应的最小试验费用为3326.9,并得出权值方案对试验方案的确定影响较大的结论.      

由威布尔分布零失效样本求任务可靠性Fiducial-Bayes置信下限

由威布尔分布零失效样本求任务可靠性置信下限，是可靠性评估的重要问题。一本文对威布尔分布形状参数在某区间取值时，采用Fiducial和Bayes方法，给出了求任务可靠性的Fiducial-Bayes置信下限的公式。     

Weibull与极值分布的l个未来样本的顺序统计量的单边联合预测区间

用基于辅助统计量的条件方法、基于群不变先验的Bayes方法及Fiducial方法,给出了Weibull与极值分布的l个未来样本的顺序统计量的单边联合预测区间,讨论了条件方法给出的该单边联合预测区间的性质与特例,并用数值例进行了说明。