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A Bayesian multi-model inference methodology for imprecise momentindependent global sensitivity analysis of rock structures
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作者 Akshay Kumar Gaurav Tiwari 《Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering》 SCIE CSCD 2024年第3期840-859,共20页
Traditional global sensitivity analysis(GSA)neglects the epistemic uncertainties associated with the probabilistic characteristics(i.e.type of distribution type and its parameters)of input rock properties emanating du... Traditional global sensitivity analysis(GSA)neglects the epistemic uncertainties associated with the probabilistic characteristics(i.e.type of distribution type and its parameters)of input rock properties emanating due to the small size of datasets while mapping the relative importance of properties to the model response.This paper proposes an augmented Bayesian multi-model inference(BMMI)coupled with GSA methodology(BMMI-GSA)to address this issue by estimating the imprecision in the momentindependent sensitivity indices of rock structures arising from the small size of input data.The methodology employs BMMI to quantify the epistemic uncertainties associated with model type and parameters of input properties.The estimated uncertainties are propagated in estimating imprecision in moment-independent Borgonovo’s indices by employing a reweighting approach on candidate probabilistic models.The proposed methodology is showcased for a rock slope prone to stress-controlled failure in the Himalayan region of India.The proposed methodology was superior to the conventional GSA(neglects all epistemic uncertainties)and Bayesian coupled GSA(B-GSA)(neglects model uncertainty)due to its capability to incorporate the uncertainties in both model type and parameters of properties.Imprecise Borgonovo’s indices estimated via proposed methodology provide the confidence intervals of the sensitivity indices instead of their fixed-point estimates,which makes the user more informed in the data collection efforts.Analyses performed with the varying sample sizes suggested that the uncertainties in sensitivity indices reduce significantly with the increasing sample sizes.The accurate importance ranking of properties was only possible via samples of large sizes.Further,the impact of the prior knowledge in terms of prior ranges and distributions was significant;hence,any related assumption should be made carefully. 展开更多
关键词 bayesian inference multi-model inference Statistical uncertainty Global sensitivity analysis(GSA) Borgonovo’s indices Limited data
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Ensemble Bayesian method for parameter distribution inference:application to reactor physics 被引量:1
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作者 Jia‑Qin Zeng Hai‑Xiang Zhang +1 位作者 He‑Lin Gong Ying‑Ting Luo 《Nuclear Science and Techniques》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第12期216-228,共13页
The estimation of model parameters is an important subject in engineering.In this area of work,the prevailing approach is to estimate or calculate these as deterministic parameters.In this study,we consider the model ... The estimation of model parameters is an important subject in engineering.In this area of work,the prevailing approach is to estimate or calculate these as deterministic parameters.In this study,we consider the model parameters from the perspective of random variables and describe the general form of the parameter distribution inference problem.Under this framework,we propose an ensemble Bayesian method by introducing Bayesian inference and the Markov chain Monte Carlo(MCMC)method.Experiments on a finite cylindrical reactor and a 2D IAEA benchmark problem show that the proposed method converges quickly and can estimate parameters effectively,even for several correlated parameters simultaneously.Our experiments include cases of engineering software calls,demonstrating that the method can be applied to engineering,such as nuclear reactor engineering. 展开更多
关键词 Model parameters bayesian inference Frequency distribution Ensemble bayesian method KL divergence
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Bayesian inference for ammunition demand based on Gompertz distribution 被引量:4
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作者 ZHAO Rudong SHI Xianming +2 位作者 WANG Qian SU Xiaobo SONG Xing 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2020年第3期567-577,共11页
Aiming at the problem that the consumption data of new ammunition is less and the demand is difficult to predict,combined with the law of ammunition consumption under different damage grades,a Bayesian inference metho... Aiming at the problem that the consumption data of new ammunition is less and the demand is difficult to predict,combined with the law of ammunition consumption under different damage grades,a Bayesian inference method for ammunition demand based on Gompertz distribution is proposed.The Bayesian inference model based on Gompertz distribution is constructed,and the system contribution degree is introduced to determine the weight of the multi-source information.In the case where the prior distribution is known and the distribution of the field data is unknown,the consistency test is performed on the prior information,and the consistency test problem is transformed into the goodness of the fit test problem.Then the Bayesian inference is solved by the Markov chain-Monte Carlo(MCMC)method,and the ammunition demand under different damage grades is gained.The example verifies the accuracy of this method and solves the problem of ammunition demand prediction in the case of insufficient samples. 展开更多
关键词 ammunition demand prediction bayesian inference Gompertz distribution system contribution Markov chain-Monte Carlo(MCMC)method
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基于Bayesian证据推断与信息增益的参数化有限元修正模型选择 被引量:1
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作者 尹涛 王祥宇 周越 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期159-166,共8页
在概率论和信息论框架下,建立一种基于Bayesian证据推断与马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法的有限元参数化修正模型选择分析方法,以解决有限元模型修正中的待定模型参数选择问题。引入信息增益(Information Divergence)指标,定量表征有限... 在概率论和信息论框架下,建立一种基于Bayesian证据推断与马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法的有限元参数化修正模型选择分析方法,以解决有限元模型修正中的待定模型参数选择问题。引入信息增益(Information Divergence)指标,定量表征有限元模型修正过程中需要从测量数据中提取用于修正待定模型参数的信息量多少,以惩罚有限元模型待修正参数的复杂程度,能过权衡有限元参数化模型复杂度与其相应信息论表述的复杂度,获得满足模型与实测数据吻合度要求且待定参数相对简单的有限元参数化修正模型,有效避免由于待修正参数过多而导致的模型过拟合问题。通过对某两层螺栓连接钢框架有限元模型半刚性连接刚度参数修正的数值仿真与模型实验研究,对该方法进行验证。 展开更多
关键词 有限元模型修正 贝叶斯证据推断 模型选择 证据因子 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC) 信息增益
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基于贝叶斯推理和桥梁位移响应的移动车辆荷载识别
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作者 万桂军 黎剑安 《南京工程学院学报(自然科学版)》 2024年第2期50-56,共7页
考虑到移动车辆荷载信息对于桥梁设计、运营和维护的重要性,提出基于桥梁动态位移响应识别桥上动态车辆荷载的方法.构造桥梁动态位移响应与动态车辆荷载的关系,通过贝叶斯推理方法反演移动荷载.建立车桥耦合模型进行验证,分析传感器数... 考虑到移动车辆荷载信息对于桥梁设计、运营和维护的重要性,提出基于桥梁动态位移响应识别桥上动态车辆荷载的方法.构造桥梁动态位移响应与动态车辆荷载的关系,通过贝叶斯推理方法反演移动荷载.建立车桥耦合模型进行验证,分析传感器数量及环境噪声对识别精度的影响.结果表明,在桥上布置至少两个位移传感器时,该方法可以有效识别动态车辆荷载,且传感器数量、位置不影响识别精度;但环境噪声会增加动态车辆荷载的识别误差,通过增加传感器数量可以解决该问题. 展开更多
关键词 车桥耦合系统 荷载识别 贝叶斯推理 桥梁动位移响应 状态空间法
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紊流激励下基于贝叶斯统计推断的颤振边界预测方法研究 被引量:1
6
作者 王若婵 严刚 +2 位作者 李扬 施远 周大恒 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期283-289,共7页
提出将贝叶斯统计推断方法推广应用于大气紊流激励下飞行器结构的颤振分析,对含不确定性因素影响的模态参数识别与颤振边界预测进行研究。在采用自然激励技术从结构在大气紊流激励下的响应中提取自由衰减信号后,基于贝叶斯统计推断,通... 提出将贝叶斯统计推断方法推广应用于大气紊流激励下飞行器结构的颤振分析,对含不确定性因素影响的模态参数识别与颤振边界预测进行研究。在采用自然激励技术从结构在大气紊流激励下的响应中提取自由衰减信号后,基于贝叶斯统计推断,通过马尔科夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)算法对结构模态参数的后验概率密度函数进行采样识别,并利用Z-W(Zimmerman-Weissenburger)颤振裕度法获取颤振速度概率分布,预测颤振边界并分析其不确定性。进行了数值仿真研究,对大气紊流激励下的结构响应数据进行分析,验证了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 颤振边界预测 紊流激励 颤振裕度法 贝叶斯统计推断 马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)算法
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中国马铃薯Y病毒的检测鉴定及CP基因的分子变异 被引量:29
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作者 高芳銮 沈建国 +3 位作者 史凤阳 方治国 谢联辉 詹家绥 《中国农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2013年第15期3125-3133,共9页
【目的】查明马铃薯Y病毒(Potato virus Y,PVY)病在中国的发生情况,及时、准确地鉴定出PVY并对其分子变异进行分析。【方法】采用ELISA方法对采自中国14个省(直辖市)马铃薯种植区疑似受PVY感染的样品进行了检测,并对其中的部分材料镜检... 【目的】查明马铃薯Y病毒(Potato virus Y,PVY)病在中国的发生情况,及时、准确地鉴定出PVY并对其分子变异进行分析。【方法】采用ELISA方法对采自中国14个省(直辖市)马铃薯种植区疑似受PVY感染的样品进行了检测,并对其中的部分材料镜检验证,然后根据CP基因序列设计1对简并引物针对随机选择感染PVY的14个省(直辖市)代表样品进行CP基因扩增克隆,将测序得到的序列进行分子变异分析,并使用贝叶斯法(Bayesian inference,BI)重建系统发育关系。【结果】ELISA检测结果表明,691份样品中220个样品与PVY抗体呈阳性反应,其余呈阴性反应;ELISA检测的阳性材料在透射电镜下均可观察到明显的风轮状内含体,14个PVY分离物均成功扩增出预期大小(约800 bp)的特异性片段,CP基因的核苷酸序列与已报道PVY不同株系的核苷酸序列一致性均在88%以上;在14个PVY分离物CP基因中共发现有29个多态性位点,其中6个简约信息位点,23个单一变异位点。系统发育分析结果显示,14个PVY分离物与PVYN:O株系相聚成簇,表明其在系统发育关系上,与PVYN:O株系的亲缘关系最近。【结论】PVY CP基因高度保守,但不同地区分离物也存在一定的分子变异,本研究可为今后了解PVY病毒病流行、变异趋势及其防治提供依据。 展开更多
关键词 马铃薯Y病毒 ELISA 外壳蛋白基因 分子变异 贝叶斯法
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利用DNA序列构建系统树的方法 被引量:25
8
作者 李涛 赖旭龙 钟扬 《遗传》 CAS CSCD 北大核心 2004年第2期205-210,共6页
利用DNA序列进行系统发生分析是分子进化研究的必要手段。构建系统树的方法有距离法、简约法、最大似然法以及贝叶斯推断法等。要解决特定的系统发生问题,首先要挑选合理的分类群及序列,尽量减少数据的偏倚,然后选择构树方法,最后还要... 利用DNA序列进行系统发生分析是分子进化研究的必要手段。构建系统树的方法有距离法、简约法、最大似然法以及贝叶斯推断法等。要解决特定的系统发生问题,首先要挑选合理的分类群及序列,尽量减少数据的偏倚,然后选择构树方法,最后还要对结果进行评价并给出进化学上的解释。通过讨论挑选数据的原则及存在的问题,介绍了几种构树方法的基本原理及步骤,并列举了它们的优缺点。 展开更多
关键词 DNA序列 系统树 分子进化 距离法 简约法 贝叶斯推断法
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食品快速检测方法的评价及其贝叶斯推断 被引量:6
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作者 宁霄 贺鑫鑫 +3 位作者 金绍明 曹进 路勇 张峰 《食品安全质量检测学报》 CAS 北大核心 2021年第3期1015-1020,共6页
目的探讨我国快检方法的评价管理模式及应用效果。方法在梳理和比较国内外相关食品快速检测方法和产品的技术评价规范及标准的基础上,采用贝叶斯推断,将快速检测所获得的数据与食品安全监管中所使用的实验室方法检测数据相结合。结果基... 目的探讨我国快检方法的评价管理模式及应用效果。方法在梳理和比较国内外相关食品快速检测方法和产品的技术评价规范及标准的基础上,采用贝叶斯推断,将快速检测所获得的数据与食品安全监管中所使用的实验室方法检测数据相结合。结果基于贝叶斯推断,将快速检测筛查和实验室确证相关联进行评价,能够在较大程度上提高快检方法的理论有效性。有必要将快速检测与实验室确证检测相结合,有针对性地设定相应的快检检出限值及假阳/阴性率,提高检测结果的准确性。结论在实际应用中,应结合实验室方法检测数据对快速检测所获得的筛查结果进行评估,以提高风险筛查效能。在此基础上,有必要进一步规范食品快速检测方法及产品的评价标准,完善科学的评价方法及评价体系,以保障我国食品安全及快速检测行业的健康发展。 展开更多
关键词 食品安全 快速检测 评价方法 贝叶斯推断
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基于贝叶斯网络的无结构化P2P资源搜索方法 被引量:9
10
作者 钱宁 吴国新 赵生慧 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期889-897,共9页
资源搜索是P2P网络基本功能及核心问题,关系到P2P网络可用性及扩展能力.尽管已提出许多无结构化P2P搜索方法,但复杂组织方式、较高搜索代价及过多维护影响其可用性.提出一个全分布无结构化P2P网络搜索方法BNS.该方法从节点自身兴趣特性... 资源搜索是P2P网络基本功能及核心问题,关系到P2P网络可用性及扩展能力.尽管已提出许多无结构化P2P搜索方法,但复杂组织方式、较高搜索代价及过多维护影响其可用性.提出一个全分布无结构化P2P网络搜索方法BNS.该方法从节点自身兴趣特性出发,利用节点上资源之间语义相关,应用贝叶斯网络建立推理模型,根据相关资源历史信息进行推理,采用概率方法,将搜索导向与目标相关的节点,提高搜索性能.实验表明,该方法能够有效地提高搜索性能,消耗较少带宽且维护简单,对P2P动态变化特性具有良好适应能力. 展开更多
关键词 无结构化P2P 搜索方法 语义关系 推理模型 贝叶斯网络 贝叶斯估计
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基于Gibbs抽样的厚尾SV模型贝叶斯分析及其应用 被引量:7
11
作者 朱慧明 李峰 +1 位作者 杨锦明 虞克明 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期2479-2482,共4页
我国的金融时间序列存在普遍的波动性现象,而波动性又存在尖峰厚尾现象。首先对反映波动性特征的厚尾金融随机波动模型(SV-T)进行贝叶斯分析,然后构造基于Gibbs抽样的MCMC数值计算过程进行仿真分析,最后利用DIC准则对SV-N模型和SV-T模... 我国的金融时间序列存在普遍的波动性现象,而波动性又存在尖峰厚尾现象。首先对反映波动性特征的厚尾金融随机波动模型(SV-T)进行贝叶斯分析,然后构造基于Gibbs抽样的MCMC数值计算过程进行仿真分析,最后利用DIC准则对SV-N模型和SV-T模型进行优劣比较。研究结果表明:在模拟我国股市的波动性的方面,SV-T模型比SV-N模型更优,更能反应我国股市的尖峰后尾的特性,并且证明了我国股市具有很强的波动持续性。 展开更多
关键词 SV-T模型 仿真 贝叶斯推断 GIBBS抽样 蒙特卡罗方法
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系统发生分析程序MrBayes 3.1使用方法介绍 被引量:10
12
作者 王勇 陈克平 姚勤 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2009年第33期16665-16669,共5页
在介绍MrBayes3.1程序基本特点以及Nexus文件准备的基础上,选取普通DNA序列、普通蛋白质序列、含编码区域的DNA序列、mRNA序列以及混合型数据文件为例分别介绍了MrBayes3.1程序的基本使用方法,为初学者正确使用该程序提供了操作指南,同... 在介绍MrBayes3.1程序基本特点以及Nexus文件准备的基础上,选取普通DNA序列、普通蛋白质序列、含编码区域的DNA序列、mRNA序列以及混合型数据文件为例分别介绍了MrBayes3.1程序的基本使用方法,为初学者正确使用该程序提供了操作指南,同时为深入学习与掌握该程序的特殊用途打好基础。 展开更多
关键词 系统发生分析 贝叶斯推理法 MRBAYES 3.1 使用方法
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一种具有最优保证特性的贝叶斯可能性聚类方法 被引量:5
13
作者 刘解放 王士同 +1 位作者 王骏 邓赵红 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期1554-1562,共9页
该文结合概率理论和可能性理论,提出一种具有最优保证特性的贝叶斯可能性聚类新方法。首先,将未知隶属度和聚类中心作为随机变量,为每个随机变量选择一个合适的概率分布,提出贝叶斯可能性聚类模型;在此基础上,基于贝叶斯推理和和蒙特卡... 该文结合概率理论和可能性理论,提出一种具有最优保证特性的贝叶斯可能性聚类新方法。首先,将未知隶属度和聚类中心作为随机变量,为每个随机变量选择一个合适的概率分布,提出贝叶斯可能性聚类模型;在此基础上,基于贝叶斯推理和和蒙特卡洛采样方法,通过最大后验概率框架求解贝叶斯可能性聚类模型中的未知参数,从而提出一种具有最优保证特性的贝叶斯可能性聚类新方法。并对算法收敛性、算法复杂度等方面作了理论探讨。在合成数据集和真实数据集上的实验表明,所提算法扩展了传统可能性聚类性能,改进了聚类结果。 展开更多
关键词 可能性聚类 贝叶斯推理 最大后验概率 蒙特卡洛方法
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全球气候模式中气候变化预测预估的不确定性 被引量:21
14
作者 段青云 夏军 +1 位作者 缪驰远 孙巧红 《自然杂志》 2016年第3期182-188,共7页
人类活动造成的以全球变暖为主要特征的气候变化对生态系统和人类社会造成严重的影响。全球气候模式正日益成为研究当前气候特征和现象、了解过去气候演变规律及预估未来气侯变化不可替代的、最具潜力的工具。气候模式已被广泛运用于全... 人类活动造成的以全球变暖为主要特征的气候变化对生态系统和人类社会造成严重的影响。全球气候模式正日益成为研究当前气候特征和现象、了解过去气候演变规律及预估未来气侯变化不可替代的、最具潜力的工具。气候模式已被广泛运用于全球和区域未来气候变化的研究中。未来情景的不确定性、气候系统内部的自然变率的不确定性和表征气候过程的不确定性是造成气候预测预估不确定性的主要来源,而概率分布是一个很好地表示气候变化预测不确定性的方式。介绍了贝叶斯多模式推断方法来描述气候变化预估不确定性的理论框架,并以中国区域为例,利用IPCC-AR5的气候模式数据,通过贝叶斯多模式推理方法预估未来中国区域的南北方两个典型流域(海河和珠江流域)未来气候变化情况。结果表明:中国区域都将呈现出变暖的趋势,在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下,温度变化趋势分别为0.91±0.30°C/100a、2.41±0.77°C/100a、6.08±1.01°C/100a;降水也呈现出增加的趋势,三种情景下的趋势分别为(5.58±2.96)%/100a、(10.30±4.30)%/100a和(15.90±6.68)%/100a;中国海河流域的年降水量在2020s和2040s都将出现增加的趋势,珠江流域则在2020s略有降低,2040s开始增加。并且在2020s和2040s发生干旱和极端暴雨等极端降水事件的概率同时增加。 展开更多
关键词 气候变化预估 全球气候模式 不确定性量化 贝叶斯多模型推理方法
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基于贝叶斯推断的DNDC模型参数校正与不确定性评价研究 被引量:5
15
作者 秦发侣 赵永存 +2 位作者 史学正 于东升 徐胜祥 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期247-254,共8页
实现土壤有机碳(SOC)动态模拟结果的不确定性定量评价是农田管理决策成败的关键之一。采用贝叶斯推断和马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC),对DNDC模型模拟江苏省宜兴市一个具有22年稻-麦轮作历史的田块的SOC动态变化,进行模型参数校正和模... 实现土壤有机碳(SOC)动态模拟结果的不确定性定量评价是农田管理决策成败的关键之一。采用贝叶斯推断和马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC),对DNDC模型模拟江苏省宜兴市一个具有22年稻-麦轮作历史的田块的SOC动态变化,进行模型参数校正和模拟结果的不确定性定量评价。结果表明,DNDC模型适宜长期监测田块的SOC动态变化的模拟,但模型的模拟结果存在一定的不确定性;在DNDC模型输入参数数据质量不明的情况下,利用贝叶斯推断和MCMC方法能够有效地实现模型输入参数的自动校正和SOC模拟结果不确定性的定量评价,从而为实现区域或国家尺度农田SOC动态模拟的不确定性定量评价提供理论和方法依据。 展开更多
关键词 贝叶斯推断 马尔科夫链蒙特卡洛方法 参数校正 不确定性评价 DNDC模型
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计量中回归模型参数值及其不确定度评估 被引量:10
16
作者 白杰 胡红波 《计量学报》 CSCD 北大核心 2022年第12期1683-1688,共6页
针对计量领域中广泛应用的数据回归处理方法,阐述了在基于正态分布噪声条件下,最小二乘法与贝叶斯推断法用于回归模型参数估计以及相应不确定度评估的过程。GUM系列不确定度评估准则中没有明确指出如何对回归参数进行不确定度评估,同时... 针对计量领域中广泛应用的数据回归处理方法,阐述了在基于正态分布噪声条件下,最小二乘法与贝叶斯推断法用于回归模型参数估计以及相应不确定度评估的过程。GUM系列不确定度评估准则中没有明确指出如何对回归参数进行不确定度评估,同时有些回归模型也无法唯一地转化为相应的测量方程。通过计量校准的实例说明了如何处理相应参数的确定等问题,以此说明2种方法的相同与不同之处。最小二乘方法计算简单直接且便于使用;而基于贝叶斯推断的方法则能充分利用计量校准中的经验和历史数据等信息,但由于其参数后验分布计算通常较为复杂,需采用马尔科夫链-蒙特卡罗(MCMC)法通过数值计算得到关注参数的结果。 展开更多
关键词 计量学 不确定度评估 回归模型 最小二乘法 贝叶斯推断 马尔科夫链蒙特卡洛法
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结合定性知识的定量贝叶斯模型外推方法 被引量:2
17
作者 郑凯 胡洁 +2 位作者 彭颖红 詹振飞 戚进 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期994-998,共5页
针对新设计域中试验数据有限而难以进行模型验证的问题,提出了定性知识与定量贝叶斯推理相结合的模型外推方法.其中,量化方法用于将领域专家意见等定性知识转化为先验概率;贝叶斯网络及限定抽样范围的蒙特卡罗方法用于定量推理,并通过... 针对新设计域中试验数据有限而难以进行模型验证的问题,提出了定性知识与定量贝叶斯推理相结合的模型外推方法.其中,量化方法用于将领域专家意见等定性知识转化为先验概率;贝叶斯网络及限定抽样范围的蒙特卡罗方法用于定量推理,并通过贝叶斯区间假设检验的贝叶斯可信度提供模型外推结果.对Sandia国家实验室某静态力学结构的研究表明,该方法能有效实现新设计域不确定性系统的模型可信度外推. 展开更多
关键词 模型外推 定性知识 定量贝叶斯推理 贝叶斯网络 蒙特卡罗方法
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基于链式贝叶斯网络的结构可靠性分析 被引量:2
18
作者 吴子燕 王其昂 +1 位作者 孙鸿宾 阳盛锋 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期22-27,共6页
将贝叶斯网络与传统可靠性方法结合,建立结构系统的可靠性贝叶斯网络模型,通过改进的分支限界法确定结构主要失效模式,并将贝叶斯网络链式化来提升计算效率。根据可靠性方法计算条件概率表;使用概率网络估算法来考虑主要失效模式之间的... 将贝叶斯网络与传统可靠性方法结合,建立结构系统的可靠性贝叶斯网络模型,通过改进的分支限界法确定结构主要失效模式,并将贝叶斯网络链式化来提升计算效率。根据可靠性方法计算条件概率表;使用概率网络估算法来考虑主要失效模式之间的相关性,计算系统可靠性;当有新信息出现时,利用贝叶斯网络推理,对结构系统可靠性进行评估。以一桁架结构为研究对象,计算结构系统的可靠性,并在新信息出现的情况下对系统可靠性进行了更新。 展开更多
关键词 结构可靠性 链式贝叶斯网络 改进的分支限界法 概率网络估算法 精确推理
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降落伞系统可靠性综合评估 被引量:4
19
作者 郭奎 荣伟 谢淮 《航天返回与遥感》 2008年第4期1-6,17,共7页
研究了降落伞系统的可靠性综合评估方法;给出了基于应力强度模型,利用强度试验数据,运用信仰统计推断法计算降落伞组件可靠度置信下限的方法,并对该方法与渐近正态法、分位数修正法进行了对比分析。分析表明,就精确度而言,基于信仰统计... 研究了降落伞系统的可靠性综合评估方法;给出了基于应力强度模型,利用强度试验数据,运用信仰统计推断法计算降落伞组件可靠度置信下限的方法,并对该方法与渐近正态法、分位数修正法进行了对比分析。分析表明,就精确度而言,基于信仰统计推断法给出的评估结果较好。 展开更多
关键词 降落伞 应力强度模型 信仰统计推断 可靠性综合评估 贝叶斯方法
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基于因子图和联合消息传递的无线网络协作定位算法 被引量:3
20
作者 崔建华 王忠勇 +1 位作者 张传宗 张园园 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第5期1306-1310,共5页
针对现有基于消息传递算法的无线网络节点定位算法复杂度和通信开销过高的问题,提出一种基于测距的、低复杂度低协作开销的联合消息传递节点定位算法。所提算法考虑参考节点位置的不确定性以减少误差累积,并将消息约束为高斯函数以降低... 针对现有基于消息传递算法的无线网络节点定位算法复杂度和通信开销过高的问题,提出一种基于测距的、低复杂度低协作开销的联合消息传递节点定位算法。所提算法考虑参考节点位置的不确定性以减少误差累积,并将消息约束为高斯函数以降低通信开销。首先,根据系统的概率模型和因子分解设计因子图;然后,根据状态转移模型和测距模型的特点,分别使用置信传播和平均场方法计算预测消息和协作消息;最后,在每次迭代过程中,通过非线性项的泰勒展开将非高斯置信消息近似为高斯函数。仿真分析表明,所提算法的定位性能与基于粒子的SPAWN算法接近,但节点间传输的信息由大量粒子变为均值向量和协方差矩阵,同时计算复杂度也大幅降低。 展开更多
关键词 近似贝叶斯推理 因子图 置信传播 平均场方法 无线传感器网络 协作定位
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