基于贝叶斯图注意力Transformer的航空发动机剩余使用寿命概率预测

航空发动机作为飞机的心脏,其健康状态对飞机的安全飞行至关重要.深度学习强大的数据挖掘能力,为通过海量历史数据预测航空发动机的剩余使用寿命提供了新方法.然而,传统基于深度学习的方法大都关注于挖掘数据在时间上的关联,而忽略了多个传感器监测数据之间复杂的非欧氏空间关系.此外,少有研究考虑数据或者预测过程本身具有的不确定性,缺乏对预测结果可靠性的评估.为解决上述问题,本文提出了一种基于贝叶斯网络和图注意力Transformer的航空发动机剩余使用寿命概率预测方法.将图注意力机制融入Transformer的时间多头注意力模块,结合图注意力网络在空间特征提取上的优势和Transformer模型在时间特征提取的优势,实现数据特征时空关系的联合提取.同时,利用改进的贝叶斯网络度量预测不确定性,在得到剩余使用寿命预测点值的同时给出相应的置信区间.最后,通过在公开航空发动机数据集上的实验,证明了所提模型的有效性和先进性.

贝叶斯(Bayes)更新概率在结构维修中应用的讨论

叙述了贝叶斯更新概率、贝叶斯定理的概念,进行了公式计算与概率树方法的比较,通过贝叶斯更新概率在结构维修中应用的讨论,使相关概念之间的关系更明晰、简洁;有利于在缺乏工程现场直接试验资料时开展工程结构维修的设计工作,是少投入多产出的好方法。

岩土参数概率分布推断的模糊BAYES方法探讨

探讨了如何在有限的少量样本条件下，利用已有的经验和试验资料确定岩土参数的概率分布。用模糊综合评判方法与ＢＡＹＥＳ理论相结合，给出由小样本试验数据确定岩土参数的概率分布。

地基沉降修正系数的Bayes概率推断

通过分析常规方法在沉降修正系数的选取中具有的定值性和随意性,引入建立在过去信息和现在样本信息之上的Bayes理论,结合某客运专线红黏土路基工程,提出用后验分布得到修正系数的取值范围。实例研究表明,用以往经验综合样本信息,估计修正系数的先验概率在某一区间上服从均匀分布。由现场载荷试验实测沉降量与理论计算沉降量分析所得的修正系数,将现场量测的沉降变形信息与先验信息结合起来,利用Bayes统计理论,由小样本试验数据推算得到修正系数的后验概率服从正态分布。对后验分布所得参数进行区间估计,得到该区域红黏土地基沉降修正系数的取值优化区间为[1.0,1.7],分析了不同荷载作用条件下沉降修正系数的概率分布模型。

岩体结构面倾向参数概率分布函数改进的Bayes推断方法

三峡船闸是世界上最大的船闸。该地区断层及节理比较发育，且具有一定的随机统计性，它对岩体力学性质起重要的控制作用。为了研究节理倾向的概率分布特征，本文引入以Ｂａｙｅｓ 最小熵优度比较检验为基础的概率分布的改进Ｂａｙｅｓ 统计推断方法，基于三峡工程永久船闸节理岩体３３７３ 条结构面的实测参数，就对岩体力学性质起控制作用的各组结构面的倾向参数的概率分布进行了研究。文章最后还讨论了推断的最优分布参数，估计了结构面参数的检验误差范围。

分组样本下Bayes网络条件概率的学习算法

本文应用带盘的 Bayes网络作为分析模型 ,对于学习实例数据库为分组样本的关于各组样本私有条件概率的学习算法进行讨论 ,构建出两层学习结构 :第一层针对各组私有条件概率分布 Θij(l) s的学习 ;第二层针对是各组公有条件概率分布Θij的学习 .算法在在综合公有后验条件概率分布和本组学习实例数据的基础上 ,实现对各组私有条件概率分布的学习 ,并可以通过调整组间差异性信度

基于覆盖的概率粗糙集模型及其Bayes决策

经典的Pawlak概率粗糙集模型是基于论域上的等价关系而建立的,然而在实际应用中等价关系很难得到。因此,许多学者建立了基于一般关系(如容差关系、相似关系等)的Pawlak粗糙集模型。本文建立了基于覆盖关系的概率粗糙集模型,推广和总结了前人的工作。同时,提出了该模型下的Bayes决策方法和应用实例。

煤系岩体参数概率分布及Bayes优化

正确确定煤系岩体力学参数的概率分布是松散含水层下采煤顶板稳定可靠性分析的关键。以淮南矿区部分煤矿8煤顶板砂岩强度参数为例，以 K － S 检验法对数据进行概率分布拟合，获取参数分布类型及统量。以此大样本概型为先验函数，，具体工作面顶板岩体小样本参数的概型为似然函数，基于 Bayes 方法对其优化，得到验后分布的概型参数。计算结果表明，8煤顶板砂岩强度参数全部接受正态分布和对数正态分布，优化后的方差有所下降，可以提高覆岩采动稳定可靠性分析结果，从而达到优化目的。

基于Bayes分析的空管安全概率评估方法

以空管安全为研究对象,旨在建立一套关于空管安全的概率评估方法。首先从数学的角度,将空管不安全事件进行了概率化表示;然后,根据Bayes定理,将空管安全的概率评估分为3个阶段:先验分布的确定、样本信息的获取和样本信息对先验分布的修正。具体研究方法为采用数理统计或专家主观概率得到先验分布,通过抽样获取样本信息的条件分布;利用Bayes理论对先验分布和样本信息的条件分布综合后得到后验分布;利用全概率公式得到修正后的不安全事件发生的概率。从而获得了一种基于Bayes分析的空管安全概率评估方法。最后,通过算例证明了该方法的有效性。

无失效数据下失效概率的多层Bayes和E Bayes估计的性质

高可靠性产品的可靠性试验很难获得样品失效的数据,可靠性参数估计涉及无失效数据分析,Bayes方法是处理无失效数据分析的有力方法。多层Bayes参数估计涉及到Beta函数比的积分。利用Gamma函数比不等式,导出Beta函数比不等式及Beta函数比的积分不等式,证明了无失效数据下失效概率的EBayes估计与多层Bayes估计渐近相等,且给出多层Bayes估计值小于EBayes估计值的一个充分条件。

应用Bayes方法对土石坝安全等级的动态概率评定

本文从土石坝安全等级划分的有关规定出发,给出了动态的土石坝安全等级概率描述,利用Bayes方法,以有效挖掘和利用新信息,实现对土石坝安全性状更为合理的评估和预测。运用离散随机变量的Bayes表达式,将土石坝安全鉴定专家评级赋值的先验概率和实时检测信息的似然概率相综合,更新土石坝安全等级评定的概率信息,并将这一信息运用到土石坝除险加固排序等决策中。这一方法有利于减少大坝安全性定量评估的难度和不确定性,有利于实现与现行安全决策准则的衔接,从而使目前的大坝安全风险分析方法更趋实用。

基于Bayes概率的用户兴趣发现

本文结合网页结构,充分考虑用户在网页的滞留时间和页面切换,基于Bayes概率提出了一种能挖掘出优良的用户兴趣迁移模式及感兴趣的页面。采用本文提出的思想及算法,再结合人工智能策略,将能更好地辅助网站设计,并为电子商务的决策提供充分依据。

Bayes阈值选取准则中的实时加权先验概率算法

针对Bayes准则中先验概率定义困难的问题,提出了实时加权先验概率求解算法。算法不需要任何有关系统的先验知识,通过挖掘隐含在测试数据中的信息,结合系统的当前状态,实时地调节先验概率的取值。文中给出了算法的具体推导和试验验证,并结合实际使用,对算法中相关参数的取值给出了详细说明。结果表明:采用实时加权先验概率算法,对系统状态的判断更加合理,其判决结果的稳定性、可靠性,以及克服干扰的鲁棒性,比通常的算法有显著提高。

失效概率的E-Bayes估计及其性质

该文提出了参数的一种新估计方法——E-Bayes估计法,在无失效数据情形,给出了失效概率的E-Bayes估计的定义,在此基础上给出了失效概率的E-Bayes估计,并给出了失效概率的E-Bayes估计的性质——E-Bayes估计和多层Bayes估计的关系,最后,给出了模拟算例,结果表明该文提出的E-Bayes估计法可行且便于应用。

基于Bayes方法和模糊检验的年最高水位的概率模型研究

提出了年实测最高洪水位分布概率模型的模糊检验方法,并以此分布为先验分布,用Bayes方法得到验后分布的统计参数,以进一步修正概率模型的统计参数,得到更新的模型参数.计算实例中,以长江下游某市水文站实测的58年最高洪水位资料为样本,用K-S法和模糊检验法对年最高水位的分布规律进行检验,其结果表明:用K-S法检验,年最高水位概率分布对正态分布和极值I型分布都不拒绝,但通过模糊检验法可以证实正态分布更接近实际;再利用后10年的实测最高洪水位的小样本,对模型的分布参数进行了修正.提出的年最高洪水位的更新概率模型及参数计算方法,为现有堤防工程的加高设计方案决策提供了理论基础.

基于Bayes估计理论的洪水水位概率变点研究

利用Bayes估计理论,研究洪水水位概率变点问题,给出一个确定变点存在的判断方法,通过具体例子进行讨论。

Bayes网络与关系模型的集成:概率关系模型

对象关系模型和Bayes网络分别是关系理论和概率理论两个不同领域中最重要的模型,它们首次集成于本文引入的概率关系模型中。作为新型的概率模型,概率关系模型不仅继承了Bayes网络的大部分优点,而且关系特征和对象的概念使它能有效地克服Bayes网络在许多方面的不足,而成为对复杂系统建模的理想工具,是对Bayes网络的重要创新;作为新型的关系模型,概率关系模型也是对传统关系模型的重要创新,具备概率特征的对象关系模型有了处理不确定性问题的能力。概率关系模型的创建对复杂智能信息系统开发研究有着特别重要的意义。本文首先评述Bayes网络和对象关系模型,然后在此基础上引入概率关系模型。

基于Bayesian-MCMC方法的深受弯构件受剪概率模型研究

考虑主观、客观不确定性因素的影响,以深受弯构件受剪分析模型为研究对象,基于引入马尔科夫链-蒙特卡洛(MCMC)高效采样方法,通过R语言对深受弯构件概率模型参数进行MCMC随机模拟,给出参数的最优估计值及其对应的可信度,在先验模型基础上建立钢筋混凝土深受弯构件受剪承载力概率模型,完成模型前后的对比分析,并根据不同置信水平确定了深受弯构件受剪承载力的特征值。结果表明:基于MCMC方法得到的受剪承载力概率模型是在50000次迭代分析后产生的结果,能合理地解释影响参数的不确定性,可信度较高;后验概率模型计算结果与试验结果吻合良好,较先验模型更接近试验值,且离散性小。

只有一个失效数据情形失效概率的E-Bayes估计

该文提出了一种新的参数估计方法——E-Bayes估计法.在只有一个失效数据情形,提出了失效概率E-Bayes估计的定义,给出了失效概率的E-Bayes估计、多层Bayes估计,并给出了E-Bayes估计的性质.最后,结合实际问题进行了计算,结果表明该文提出的方法可行且便于应用.