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。     

Bayesian分类方法在微小型飞行器视觉导航中的应用

在微小型飞行器的视觉导航中,图像分割的基本工作是将天地两部分分割开.这是形成整个视觉导航系统闭环控制的基础.而欲实现天地分割,则以特征线的提取为前提.本文分别从自底向上和自顶向下两种思路出发,利用广义Hough变换和基于多尺度最小方差的方法,进行了全局特征线的提取.然后,采用Bayesian分类的方法,实现了对微小型飞行器视觉导航至关重要的天地分割.通过具有典型意义的仿真实验,比较了两种方法所获得的结果,揭示了两种方法应用于微小型飞行器视觉导航的优点和缺点.     

基于验后概率的Bayesian序贯方差检验技术（Ⅱ）

在给定截尾试验次数的条件下,为了在理论上给出最大截尾试验次数以及从保护使用方利益的原则出发进行试验设计,基于验后概率和＂小概率事件原理＂,在一定程度上以保护使用方利益为准则,对Bayesian序贯方差检验（BSVT）模型进行了修正,建立了修正的Bayesian序贯方差检验（MBSVT）模型,设计了继续试验区临界值的求解...     

基于贝叶斯的航空备件需求研究与应用

鉴于目前航空备件需求计算应用泊松公式存在计算结果误差较大的问题,依据历史故障数据并应用广义更新过程建立反映历史故障数据以及维修能力的可靠性分布模型,同时针对目前历史故障数据主要是小样本事件,应用贝叶斯方法并采用切片采样法对可靠性分布模型进行参数估计。最后通过实例进行分析,结果表明实际故障次数和实际故障情况较为吻合,增大了模型的应用范围。     

二项分布中成功概率的贝叶斯序贯检验方法

针对成败型效应实验研究中二项分布未知参数(成功概率)的假设检验问题,在复杂假设条件下,提出了一种基于Bayesian验后概率的序贯检验方法,建立了检验的判别准则,给出了判别准则临界值的计算方法.在给定截尾实验次数的条件下,提出了一种截尾方案,建立了截尾判断方法.最后结合示例,对上述方法的应用过程进行了说明,并和现有方法进行了分析比较.结果表明:在一定先验信息的条件下,该方法给出的检验样本量远小于经典方法确定的检验样本量.      

Reliability assessment of engine electronic controllers based on Bayesian deep learning and cloud computing

The reliability of an Engine Electronic Controller (EEC) attracts attention, which has a critical impact on aircraft engine safety. Reliability assessment is an important part of the design phase. However, the complex composition of EEC and the characteristic of the Phased-Mission System (PMS) lead to the difficulty of assessment. This paper puts forward an advanced approach, considering the complex products and uncertain mission profiles to evaluate the Mean Time Between Failures (MTBF) in the design phase. The failure mechanisms of complex components are deduced by Bayesian Deep Learning (BDL) intelligent algorithm. And copious samples of reliability simulation are solved by cloud computing technology. Based on the result of BDL and cloud computing, simulations are conducted with the Physics of Failure (PoF) theory and Failure Behavior Model (FBM). This reliability assessment approach can evaluate MTBF of electronic products without reference to physical tests. Finally, an EEC is applied to verify the effectiveness and accuracy of the method.     

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。     

基于模糊贝叶斯网的空战传感器资源管理方法

空战中目标状态信息的不确定性、目标与我机相对态势是影响机载传感器资源分配问题的重要影响因素.针对此问题,提出一种基于模糊贝叶斯网(FBN)的空战传感器资源管理方法,以空战传感器资源管理中涉及的影响因素因果关系作为建网依据,将目标信息增量、目标威胁、飞行员指令作为证据变量驱动网络进行概率推理,从而获取空战传感器资源的分配结果.仿真结果表明,与传统方法相比,方法的自适应变间隔采样策略能够根据目标威胁及飞行员指令影响,管理空战态势不同阶段的传感器资源以满足空战作战任务需求.     

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.      

基于贝叶斯网络的关键链项目管理模型

针对项目进度管理问题,在分析关键链项目管理方法和贝叶斯网络模型技术的基础上,建立了关键链项目管理贝叶斯网络模型（CCPMBN）。首先给出了CCPMBN的基本定义,详述了模型中的节点、有向边及节点条件概率分布信息。然后,提出了面向贝叶斯网络的关键链工序分解方法,研究了基于项目关键链信息的CCPMBN建模方法。针对关键链模型中的大量资源冲突情况,分析了CCPMBN中的各类冲突结构,并给出了冲突描述及化解方法。最后,通过CCPMBN基本性质和特征分析表明了贝叶斯网络模型在项目进度管理中的应用前景。