非精确概率下基于证据理论的典型系统可靠性模型

当系统的各个单元的失效概率为不精确概率时,传统的概率方法难以使用,而区间分析法等非概率方法得到的结果则比较粗糙。基于证据理论,建立了非精确概率下串联、并联、串并混联、k-out-of-n等典型系统的可靠性模型,利用信任函数和似然函数、根据证据推理,将单元可靠性中的不确定性传递到顶层系统,从而得出系统失效概率和可靠度的概率分布的上下界。实例分析表明,提出的方法能较好的处理可靠性计算中的不精确信息,且比区间分析法得到的有效信息更多。

配对四格表资料差别检验的精确概率方法

探讨用于配对四格表资料差别检验的精确概率方法。方法：在配对四格表资料两组率差为０的无效假设下，根据两项分布的原理，可导出假设检验用的精确概率计算公式，借此公式经逐一计算，给出ｂ≤２０和ｃ≤１０不同组合时的单、双侧检验精确概率值。提供了配对四格表资料差别检验的精确概率计算公式，并构造出ｂ≤２０和ｃ≤１０的精确概率速查表。结论：ＭｃＮｅｍａｒ卡方检验方法仅适于ｂ＋ｃ＞２０情形，当ｂ＋ｃ≤２０时宜用本文介绍的精确概率方法：或通过公式计算或直接查表。

基于证据理论与不精确概率的振动故障诊断

针对系统中振动发散类故障,提出了基于证据理论与不精确概率的诊断监测方法。利用不同传感器采集系统中的信号获取特征参数;以指数函数为证据生成函数对其处理得到故障基本信度分配,依据其大小分为高信度组与低信度组,分别采用Dempster组合规则进行融合,以融合的结果构成概率区间,计算诊断价值函数的期望区间;以不精确概率理论下2种不同决策准则决策是否发生故障。在隔振平台上实现了融合诊断监测过程,结果表明:提出的方法可以有效融合传感器信息、及时发现振动发散故障。

关于SAS软件中的精确概率

目的：对于小样本四格表资料，需要用Ｆｉｓｈｅｒ精确概率进行计算，但是，Ｆｉｓｈｅｒ的精确概率计算比较大，常借助计算机软件进行。现在国内许多院校采用著名的ＳＡＳ软件进行教学和对资料的统计分析。然而ＳＡＳ软件中的精确概率计算同国内医学统计学中计算方法不相同，因此常常出现偏差，引起误解，甚至得出错误的结论。方法：本文中例１资料采用完全随机分组设计，使用ＳＡＳ软件进行Ｆｉｓｈｅｒ精确概率检验。结果：ＳＡＳ软件中左右侧，双尾概率不等于医学统计学中的单双侧概率。结论：对于小样本四格表资料，应采用ＳＡＳ软件中的精确概率（即概率极端法）进行计算，在一定条件下左右侧。

考虑日周期性影响的光伏功率爬坡事件非精确概率预测

光伏功率爬坡事件的可靠预测对电力系统运行决策至关重要。针对现有光伏发电功率爬坡事件预测存在误报与漏报的问题,提出了一种考虑日周期性影响的光伏功率爬坡事件非精确概率预测方法。首先,定义了新的光伏爬坡特征量,以有效剔除光伏发电功率中的日趋势性变化。进而,为了避免光伏爬坡样本数据有限可能引发的预测误差,通过结构学习构建了最优信度网络,对光伏功率爬坡事件进行非精确概率预测;其中,信度网络节点关联的非精确条件概率由多状态随机变量的非精确狄利克雷模型统计得到。最后,根据给定气象条件,推理计算各爬坡状态发生的概率区间。基于某光伏电站数据的算例仿真验证了所述方法的有效性,表明所提方法可有效捕捉光伏发电功率变动中由气象条件引发的突变事件。

配对比较符号秩和检验精确概率查表法

在配对比较符号秩和检验中，当计算出统计量Ｔ值后，确定其概率的方法是查“配对比较符号秩和检验界值表”，其只能确定概率范围，而不能确定精确概率。作者用计算机计算出对子数ｎ＝６～２５，Ｔ为１～４０之间的各种精确概率，并编制成表供广大读者使用。１概率表的产生...

基于不精确概率的博弈场景预测

场景就是某个系统未来状况的详细描述。运用传统方法构造系统的未来场景集合后,往往难以给出有关这些场景可信度的度量。文章运用不精确概率来表示场景集的可信度,进而利用场景驱动力在期望π(ω)上的博弈现象来进行场景的选择。

时间序列在基于不精确概率场景预测中的应用

场景是对某个系统未来状况的详细描述。运用传统方法构造系统的未来场景集合后,往往难以给出有关这些场景可信度的度量。该文运用不精确概率表示场景集的可信度,进而结合时间序列来校正场景的选择。

单样本率精确概率检验的样本量估计方法及在Stata中的实现

目的针对结局为二分类变量以率作为终点评价指标的单组临床试验,探讨基于二项分布原理进行精确概率法的样本量估计和假设检验,并借助Stata软件实现。方法介绍了单组临床试验目标值法中渐进正态法进行样本量估计的方法和不足,重点阐述了精确概率法进行样本量的计算和假设检验的精确方法。并通过Stata软件实现精确概率法的样本量估计。结果精确概率法进行样本量估计和假设检验可通过Stata编程方便实现。结论研究者可借助Stata更加方便和准确地实现精确概率法估计单样本率检验的样本量,在实际研究中有较好的推广意义。

精确概率理论的困境与出路

概率理论从诞生到现在都是在"概率是精确的"这一前提下得到发展的,也产生了很多理论成果,但是目前精确概率理论在很多问题上遇到了难以克服的困难,比如群体信念、埃尔斯伯格决策、中止判断等,而非精确概率不认可精确概率理论的前提,它认为概率不一定都是精确的,进而比较完美地解决了精确概率理论难以克服的困难。

改进离散动态事件树的分支生成机制——精确概率阈值法

概率阈值法存在定位分支生成时间点不精确,建立的离散动态事件树具有较大时间不确定性等问题。针对概率阈值法存在的不足提出相应的改进措施——精确概率阈值法。通过分析动态水箱发现:在概率阈值为0.99的条件下,精确概率阈值法的总节点数比概率阈值法少25%,事故节点数仅少2.7%,计算时间缩短了37.7%,证明精确概率阈值法对事故节点的分析效率更高;精确概率阈值法得到的总事故概率比概率阈值法小33.6%,对于水箱干涸事故其留给操作人员采取措施干预事故发展的时间窗口更长;并且精确概率阈值法建立的离散动态事件树显示出更多的演化路径,反映了更多的事故信息,利于全面掌握动态水箱的事故演化过程,更适合研究系统的运行动态特性。

SF_6高压断路器机械故障概率的非精确条件估计

在小样本条件下,结合SF_6高压断路器自身特点,引入非精确概率概念,提出一种将非精确狄里赫雷模型(IDM)与贝叶斯网络相结合的断路器机械故障概率估计方法,对断路器机械故障可能性范围进行估计。首先,对表征断路器力学性能的特性参数进行状态划分;其次,根据历史数据,建立处理非精确条件概率推断问题的贝叶斯网络,并利用非精确狄里赫雷模型得到断路器机械故障样本缺乏条件下贝叶斯网络节点的非精确条件概率测度;最后运用贝叶斯网络的推理算法,根据断路器本次开断的参数估计得到在下次开断时其出现机械故障的非精确概率。该方法体现了短时间尺度下,断路器机械故障概率随其运行状态变化而时变的特点,并为小样本情况下断路器机械机构的可靠性评估以及状态检修提供了依据。通过算例验证,证明了所提方法的有效性。

电力设备停运概率的非精确条件估计

在小样本条件下,电力设备的运行可靠性参数难以精确获取,对其波动范围进行估计,可为电力系统运行提供更为客观、全面的评估与决策依据。由此,该文提出了一种基于信度网络(credal network,CN)的电力设备停运概率的非精确条件估计方法,对暴露型设备运行中条件相依的停运概率指标的区间范围进行估计。该方法基于设备停运的历史统计数据和估计目标时段的运行工况条件,构建了处理非精确条件概率推断问题的信度网络,并利用多状态随机变量的非精确狄利克雷模型(imprecise Dirichlet model,IDM),统计获得了设备停运样本信息缺乏条件下信度网络节点的非精确条件概率测度,进而采用信度网络推理算法,估计得到了给定运行工况条件下设备停运概率的区间范围。方法体现了电力设备运行可靠性参数依估计目标时段运行工况变化而时变的特点,为解决停运样本信息缺乏条件下的电力设备运行可靠性评估问题提供了新的思路。文章通过对实际投运于山东电网某地区的LGJ-300型架空输电线路停运概率的非精确条件估计,验证了文中方法的有效性。

基于椭球模型的机构非精确概率可靠性分析方法

航天机构可靠性分析中经常遇到不确定参数样本数较少的问题。在此情形下样本数据的边界往往小于参数的边界,以此建立区间或椭球凸集模型,并采用均匀分布简单量化凸集变量进行非概率可靠性分析的传统方法与结果值得怀疑。针对非概率可靠性方法的不足,提出一种基于椭球模型的非精确概率可靠性分析方法。建立一种基于样本特征的椭球模型高维构建方法。将椭球模型标准化为圆球模型,采用无差别减小原则进行不确定性量化,推导出标准空间中变量在圆球域内的联合概率密度函数。采用基于椭球模型的重要抽样法进行非精确概率可靠度求解。通过算例和工程实例验证了方法的准确性和可行性。新方法较好地实现了可靠度分析中稳健性与精度的兼顾,可作为概率可靠性方法的一种有益补充。

非同分布Rayleigh衰落信道下认知中继网络中断概率精确解

研究了underlay频谱共享模式下认知中继网络的中断性能,推导出独立非同分布Rayleigh衰落信道下次用户中断概率精确解的闭合表达式。通过对具有不同分布参数的Rayleigh衰落信道下系统性能进行MonteCarlo仿真,验证了理论推导的正确性。仿真结果表明,次用户发射机与中继之间(S_T→S_R)的中继链路以及次用户发射机与主用户接收机之间(ST→PD)的干扰链路——这两种链路的信道状态是影响认知中继网络中断性能的主要因素。

基于Wasserstein距离测度的非精确概率模型修正方法

复杂物理系统的数学代理模型往往包含多类不确定性因素。在实际工程问题如机械系统可靠性优化设计中,可结合系统响应的部分实测数据,校准模型关键参数取值,修正模型结构,提高代理模型的保真性。但对于具有混合不确定性的非精确概率模型,传统基于欧式距离的模型修正方法并不适用。针对这一问题,提出一种基于Wasserstein距离测度的模型修正方法,该方法基于Wasserstein距离测度构建核函数,利用p维参数空间中Wasserstein距离的几何性质以量化不同概率分布之间的差异,相较于现有模型修正方法,可校准模型的高阶超参数,显著降低模型结构及参数不确定性。针对工程实际需求,进一步采用近似贝叶斯推理与切片分割技术以降低计算成本。通过受迫振动钢板本构参数校核问题与NASALangley多学科不确定性量化问题验证了本方法在静力学与动力学等实际工程问题中的有效性。

三维列联表精确概率检验之探讨

当样本较小时,列联表分析需作精确概率检验.本文着重就三维列联表讨论多维列联表的精确概率检验方法,并讨论了可用观察频数直接算得概率值的条件.

电力系统元件稳态可用度的非精确统计推断

元件稳态可用度是电力系统可靠性评估中的重要数据。传统的可用度估计在样本信息不充足的情况下的结果不再准确。现有的样本信息和完整的概率信息之间的差距会产生非精确性。在这种情况下可以用非精确概率代替传统的精确概率,为非精确性和随机性建模。该文采用伽玛指数模型构造无故障工作时间和故障修复时间的概率箱,进而得到元件稳态可用度区间值;分析参数s对稳态可用度区间值收敛速度的影响。该稳态可用度区间值依概率收敛到真实值。这个区间值大小反映随机性,区间宽度反映非精确性。算例分析说明了所提方法在实际电力系统中的应用;并利用马尔科夫更新过程模拟生成样本数据,验证了算法的有效性。

灰色概率分布及其参数估计

针对概率本身的灰色不确定性 ,基于概率论和灰色系统理论方法 ,定义了灰色概率、灰色概率的灰度、灰色概率分布、灰色概率密度、灰色期望及灰色方差等基本概念 ,介绍了可以用于灰色概率分布参数估计的D

基于概率盒的乘员约束系统混合可靠性优化设计

文中针对不确定参数的概率分布函数存在样本信息缺乏的非精确概率问题,基于参数化概率盒构建乘员约束系统混合可靠性优化设计模型。由于存在区间参数,内层以约束可靠度的区间下界来度量可靠性,从而确保乘员约束系统的安全性设计。采用一种基于渐进移动矢量策略的高效解耦算法,将嵌套优化问题转换为确定性设计优化与混合可靠性分析的序列迭代过程,从而避免内外层嵌套寻优,以实现乘员约束系统混合可靠性优化设计的高效性。工程应用案例结果表明:优化后综合损伤值降低,同时约束可靠度指标均得到满足,经过少数几个迭代步实现了乘员约束系统混合可靠性优化设计。