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基于Bayes小子样理论的多源信息融合方法研究

专 业: 控制科学与工程
关键词: Bayes方法 验前信息 验后分布 可信度 环境因子 动态建模方法
分类号: TB114
形 态: 共 63 页 约 41,265 个字 约 1.974 M内容
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内容摘要


本论文针对当前小子样试验分析与评估的特点,以Bayes方法为小子样统计推断与融合理论的研究主线,重点研究了基于可信度的Bayes多源信息融合方法以及不同环境下试验数据的融合方法。

首先,研究了同种环境下多源验前信息的融合问题,如验前信息的相容性检验、验前信息的可信性分析、基于信息似然比的可信度计算、基于多源验前信息可信度的融合验后分布表示等。

接着,利用仿真试验数据,研究了二项分布和指数分布的多源验前信息融合方法。

然后,研究了不同环境下试验数据的融合问题。

分析了以往利用环境因子折合试验数据方法的不足,结合指数分布给出一种环境因子的截尾Bayes算法;从失效机理出发,将动态建模方法应用到了不同场景下的试验数据融合中。

另外,提出了一种基于混和指数分布比例因子的Bayes算法。

最后,结合He-Ne激光器寿命试验数据,重点研究了威布尔分布的Bayes融合估计算法,主要包括以下三个方面的问题,即:

威布尔分布模型选择、多源验前信息的威布尔分布参数的验后分布、不同环境下的威布尔分布参数的动态建模方法..……

全文目录


摘要
第一章 绪论
1.1 问题的提出
1.2 国内外发展的状况和存在的问题
1.3 本文的主要结构和内容
第二章 Bayes统计方法
2.1 Bayes 方法概述
2.1.1 Bayes 方法的起源和发展
2.1.2 Bayes 学派的观点
2.2 Bayes 公式
2.3 先验分布
2.3.1 无信息验前分布
2.3.2 运用历史数据确定验前分布
2.3.3 共轭先验分布
2.4 Bayes 估计
2.4.1 点估计
2.4.2 区间估计
2.5 Bayes 决策
2.6 小结
第三章 基于可信度的Bayes多源信息融合算法
3.1 可信度的概念
3.1.1 概述
3.1.2 可信度的定义
3.1.3 可信度的计算
3.1.4 信息似然比
3.1.5 α和β的确定
3.2 可信度在多源验前信息的融合验后分布中的运用
3.3 成败型产品可靠性评估
3.3.1 成败型产品可靠性的经典统计验证
3.3.2 成败型产品可靠性的Bayes 估计
3.4 指数分布的可靠性评估
3.4.1 指数寿命型产品可靠性的经典统计验证
3.4.2 指数分布下的Bayes 评估方法
3.4.3 指数寿命型产品的多源验前信息融合算法
3.3.4 仿真实例
3.5 小结
第四章 不同环境下的Bayes多源信息融合算法
4.1 概述
4.1.1 建模方法
4.1.2 环境因子方法
4.2 指数分布环境因子的Bayes 算法
4.3 指数分布失效率的动态建模
4.3.1 问题的提出
4.3.2 电子产品寿命模型
4.3.3 不同试验环境下失效率的建模
4.3.4 不同环境试验中失效率的Bayes 估计
4.4 混合指数分布比例因子的估计方法
4.4.1 混合指数模型
4.4.2 混合比例因子的极大似然估计方法
4.4.3 混合比例因子的Bayes 估计方法
4.5 小结
第五章 威布尔分布的Bayes多源信息融合方法研究
5.1 概述
5.2 模型选择
5.2.1 极大似然比方法
5.2.2 概率图法
5.3 利用经典统计方法计算威布尔分布参数
5.3.1 极大似然法计算威布尔分布参数
5.3.2 加权最小二乘估计
5.4 利用Bayes 方法计算威布尔分布参数
5.4.1 依据可靠寿命的验前信息
5.4.2 威布尔分布多源验前信息融合
5.4.3 基于动态建模方法
5.5 小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献

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中图分类: > TB114 > 工业技术 > 一般工业技术 > 工程基础科学 > 工程数学 > 概率论、数理统计的应用

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