Ⅱ型截尾时双参数指数分布失效数的预测

对于Ⅱ型截尾时双参数指数分布,给出了未来时间区间内失效数的Bayes及Fiducial单样、双样预测子和预测区间（PIs）。     

小子样疲劳试验数据的特征寿命估算方法评估

疲劳试验数据一般属小子样范畴,在Weibull寿命分布的假设下应考虑特征寿命的统计置信度.总结特征寿命概率估计的贝叶斯法和虚拟增广样本的Bootstrap法,通过2024-T3直耳片的七组疲劳试验数据对二者进行对比和评估.针对EDF拟合检验法无法对特征寿命估计值的合理性提供实质性指导的问题,提出一种新的试验样本数据全部落入寿命分布（1-a）双侧百分位区间的判定方法.结果表明：Bootstrap法的特征寿命估计值比贝叶斯法偏大;本文提出的判定方法可有效定性判断特征寿命估计值偏大或偏小.     

模糊贝叶斯方法在航空设备可靠性评估中的应用

在小样本情况下,利用数理统计方法来确定航空设备的寿命分布类型是不太适用的,本文运用模糊综合评判方法综合经验信息来确定先验分布,同时运用贝叶斯理论将统计推断建立在后验分布的基础上,给出了一种有小样本试验数据确定寿命分布的可靠性方法。     

高温合金松弛过程回归分析方法

基于线性过程回归分析理论,建立了高温合金应力松弛过程回归分析方法,给出了松弛过程的回归方程和高置信水平、高可靠度的单侧置信下限曲线.高温合金松弛过程回归分析方法可以将应力松弛过程作为一个整体进行回归分析,充分利用了不同时刻剩余应力试验数据间的纵向信息,具有信息量大、精度高的特点.而且当试样数量较少时,传统方法得到的剩余应力置信下限曲线可能会发生畸变,而该方法则可以避免这一现象的发生.工程应用表明,在试样数相同的情况下,该方法比传统方法具有更高的精度,而在精度相同的情况下,则可减少大量试样.      

基于卷积神经网络的运载火箭测发网络流量异常检测技术

运载火箭测发网络是维系各型号运载火箭远距离测试及发射控制的重要国防基础设施,对测发网络流量进行异常检测是保证其正常工作的关键举措。近年来,随着测发网络功能的拓展,其面临的网络安全威胁越来越严重,而当前的安全检测主要依赖于基于异常特征库匹配的流量异常检测方法,这种检测方法对一些新型攻击检测能力非常有限。本文结合运载火箭测发网络实际特点,针对以使用用户数据报协议(UDP)为主的测发网络流量,设计一种新的基于固定数据包数目的流量图片样本生成方法,首次提出在测发网络流量异常检测问题上使用卷积神经网络,以原始网络流量作为输入,避开难以解决的人工特征集设计问题。通过测发网络真实网络流量数据进行实验,取得了较高的精度、召回率和准确率,验证了本方法具备一定的实用性。     

基于自提取脉冲样本图的雷达信号快速提取法

针对电子侦察中截获的敌方雷达信号,估计敌方雷达参数、实现快速的雷达信号提取,对电子对抗决策有重要意义。基于脉冲样本图的描述方式,提出一种新算法,实现对截获的敌方雷达信号的快速识别。算法利用同种雷达信号脉冲之间的匹配相关性,通过脉冲的整体平移,在实现对脉冲样本图的自提取的同时,把用此脉冲样本图描述的雷达辐射源信号筛选出来。仿真分析表明该方法可以获得较高的成功率。     

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.     

对相控阵雷达自适应旁瓣对消的多点源压制干扰

分析了相控阵雷达自适应旁瓣对消的工作原理及方法.然后提出了用多台干扰设备协同工作的相参干扰.每台干扰设备在雷达处理间隔内发射能覆盖真实目标并且持续时间较短的干扰信号,多台设备协同工作在目标附近形成压制干扰.该方法影响雷达样本选择,从而降低自适应旁瓣对消的效果.仿真结果和外场试验表明了该方法的有效性.     

元强化学习综述

元强化学习是指自动从一组相关任务中学习强化学习所需归纳偏置的相关理论和方法,对于提高强化学习算法在困难场景下的样本效率和泛化能力具有重要用途。本文提出一种新的元强化学习框架,指出设计和分析一个元强化学习算法需要同时考虑学习经验（相关任务）、归纳偏置及学习目标3个独立因素及这3个因素之间的依赖关系。在此基础上对该领域的研究现状进行了分析和总结,特别对近年来元强化学习若干文献进行了分析和归类,并详细阐述了几种代表性算法的原理及各自特点。本文还对元强化学习常用的实验环境和性能评价方法进行了介绍,对该领域的不足和未来的发展方向进行了讨论和分析。     

指数分布基于多重定数截尾样本中异常数据的检验

讨论多重定数截尾指数型寿命数据,对同时存在异常大数据和异常小数据的情形给出了检验方法,得到了检验异常数据的判别标准,最后以一实例说明其应用.