命中精度Bayes推断中基于P值的验前可信度建模

在对散布参数验前可信度的定义与必要性进行分析的基础上,给出了给定散布参数（方差）的P值计算模型,构建了一维散布分析时验前分布可信度的P值模型,给出了验前P值与验前可信度的定义,并对其变动情况进行了阐述,给出了验前分布的拒绝条件.对二维散布分析条件下的验前可信度分析,分别构建了验前P值的独立求解模型和集成求解模型.并从0.05,0.2,0.4区分的数据区间,给出了验前分布选择的原则和要求.基于案例比较可见,验前可信度能较为显著地完成验前分布的差异化比较,相对现有的仅对验前可信度的定性说明,基于P值的验前可信度建模与计算,不仅能完成验前可信度的量化计算,而且能从概率的角度对验前分布选择的正确性进行假设检验.      

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.     

数据缺失场合下k/N(G)系统可靠性指标的经验Bayes估计

在定数截尾缺失数据样本下,研究了不可修k/N(G)系统的可靠性指标的估计问题。将极大似然估计法和Bayes方法相结合得到了部件的平均寿命、系统可靠度及平均寿命等可靠性指标的经验Bayes估计,最后利用随机模拟例子说明了本文方法的正确性和可行性。     

利用验前信息估计多组测试参数的研究

在分析研究以往测试估计的基础上，采用Ｂａｙｅｓ方法，把前组试验的结果作为后续试验的验前信息，利用验前、验后分布的共轭性来进行多组测试参数估计，用这种方法估计飞行器的射程和密集度试验等的多组参数，可减少子样数。     

基于混合Beta分布的火箭弹射座椅可靠性评估

建立了一种综合利用子系统试验数据和现场整机试验数据的火箭弹射座椅Bayes可靠性评估方法。该方法通过卡方拟合优度检验确定继承因子,建立混合Beta分布后,基于后验分布评估座椅可靠性。采用该方法对某火箭弹射座椅可靠性进行了评估,在置信水平0.90情况下其可靠度达到了0.924。结果表明,在相同的现场试验情况下,评估结果比经典统计方法更合理。     

置信检验理论

本文提出了母体特征值置信分布的概念,建立了置信检验理论,该理论包括强检验、弱检验和弱强检验三种检验方法,分别满足了不同工程检验的需求。与假设检验相比,置信检验依据的是"大概率原则",而显著性假设检验依据的是"小概率原则",因此,置信检验能够以高概率确认工程中所关心的"条件"是否成立(如产品合格与否),能够对产品质量进行高精度的检验和控制,克服了显著性假设检验仅仅是一种拒绝检验,当接受一个假设时也只是意味着不拒绝该假设的缺点。置信检验不但能够大大提高工程检验精度,而且更加便于工程应用。      

基于狄氏先验分布的固体火箭发动机可靠性增长Bayes分析

针对固体火箭发动机研制存在历史信息和专家信息的特点,提出了一种可靠性增长分析的Bayes模型。以狄氏分布作为先验分布,给出了先验分布参数的确定方法。综合利用了先验信息和每一阶段现场试验信息,推导了各阶段可靠性的后验边际分布。给出了当前阶段和后续阶段产品可靠性的Bayes点估计和置信下限,分析了各阶段试验结果对最终产品可靠性估计的影响。最后给出了一个实例,验证了该模型的有效性。     

非合作无源探测中的假设检验弱目标检测方法

在非合作无源探测系统中,弱目标回波不仅会受到强直达波、强多径的干扰,还会受到强目标的掩盖干扰,因此很难对其进行有效检测。为了解决这一问题,提出了一种基于多择复合假设检验的弱目标检测方法。首先将接收信号投影到多径干扰的正交补子空间内,以消除强直达波和强多径干扰,然后将目标检测看作一个多择复合假设检验问题,建立了与之相应的基本框架模型,利用最大后验估计方法对目标时延、多普勒频移及信号幅度等参数进行估计,构造检验统计量,设置相应的门限,根据假设检验结果,逐个消除强目标干扰从而达到检测弱目标的目的。仿真结果表明,本方法可以有效抑制强直达波、强多径及强目标干扰,有效检测出弱目标,且虚警率低。     

基于Bayes理论的航空发动机涡轮叶片维修决策研究

为了更可靠、更经济地实施涡轮叶片维修决策.本文探索了Bayes统计推断理论在维修中的应用.通过仿真试验,对比分析工程维修人员常规情况下根据历史维修经验和通过采样对叶片维修策略的选择.试验结果表明,运用Bayes统计推断理论,为航空公司决策者或维修人员进行维修决策选择提供了方便,同时证明该方法的可行性.