多种验前信息源情况下的融合验后分布

本文研究Ｂａｙｅｓ统计推断中有多种（或多阶段）验前信息时，分布参数验后分布的表示。文中，首先在考虑验前子样可信度的基础上，对多种验前信息源进行了综合，得出了验前分布的融合表示。然后，给出分布参数验后分布的表示，列举了应用示例。本文方法，对于小子样武器装备精度的评估具有普遍意义。

Bayes分析中基于充分性测度的多源验前信息融合

针对工程实践中遇到的验前信息的多源性特点 ,给出了一种基于充分性测度的多源验前分布的融合方法 ,通过综合利用多源验前信息 ,给出了一种较为合理的融合验前分布 ,在此基础上即可进一步进行各种可靠性分析 .

多源验前信息之下Bayes可靠性估计

本文考虑存在多源验前信息的情况，以二项分布为例，首先把各种验前信息化成不同的约束条件，并运用最大熵准则推导出各种验前信息所对应的验前分布，然后将这些分布综合成最终的验前分布，最后根据系统的寿命试验数据得出可靠性参数的验后分布并进行Ｂａｙｅｓ推断。文中给出了仿真实例以说明方法的有效性。

多源验前信息下的Bayes信息融合方法

本文以指数分布寿命型电子产品为例,讨论了多源验前信息情况下如何对产品失效率进行融合估计的问题。首先,介绍了寿命试验数据的信息融合方法,并以此为例,说明了取伽玛分布为指数分布寿命型产品失效率的先验分布的合理性。然后,在产品具有多源验前信息源的情况下,给出了一种方便实用的Bayes信息融合方法,充分融合各验前信息,得到产品失效率的验前分布及后验分布。最后给出了数值实例。

多源验前信息下先验分布的融合方法

在产品的寿命试验中,有时不可能获得子样确切的失效时间,而只能在选定的某些时刻,抽取若干子样,观察产品的失效情况,一般并不能获得寿终数据,只有删失数据。对此试验结果,在产品具有多源验前信息的情况下,基于极大似然的思想,给出了两种验前信息的融合方法,合理地确定了各验前分布在融合综合验前分布中的权重。

基于多源验前信息的故障检测率Bayes融合评估方法

针对火箭助飞鱼雷测试性考核中产品自然故障很少见,注入故障的人为做法不能完全正确反映出被试品的故障检测率。采用试验多个阶段的信息,利用Bayes方法,基于可信度构建了多源验前信息的加权验前分布和验后分布,融合评估出故障检测率指标值。仿真算例表明该方法的有效性和可行性。

多源验前信息下k/N(G)系统可靠性指标的Bayes估计

针对k/n(G)系统部件寿命中的参数存在多源验前信息的情况下,基于ML-Ⅱ信息融合方法对先验分布进行融合,并在平方损失函数和LINEX损失函数下,分别得到了k/n(G)系统可靠性指标的Bayes估计。最后的随机模拟例子表明,该方法评估效果好,精度高,并且LINEX损失函数下的估计要优于平方损失函数下的估计。

多源验前信息的融合方法

文中给出了两种多源验前信息融合方法：基于可信度的加权方法和超Ｂａｙｅｓ方法。基于可信度的加权融合方法需要定量描述信息的可信程度，而超Ｂａｙｅｓ事例方法充分考虑了各种信息的概率特性，是一种较有前途的信息融合方法。

多信源验前信息的最大熵融合方法

研究了多信源验前信息的最大熵融合方法。定义了最大熵准则,针对4种不同的情况分析了验前信息的最大熵融合方法。利用融合方法得到的验前分布进行了随机落点密集度评定。仿真结果证明了融合方法的合理性。

一种多源先验分布权重确定的新方法

可靠性评估中融合多源验前信息的重要一环就是确定不同验前分布的合理权重。针对目前计算先验分布权重方法存在的缺陷,提出了基于试验数据置信分布的方法,以简便合理地确定权重。该方法直接与要评定的指标相联系,从源头上减小评定的误差。示例证明,该方法简便易行,在可靠性试验分析等工程研究领域具有应用价值。

Bayes分析中多源信息融合的最大熵-矩估计方法

本文提出了一种基于最大熵-矩估计理论的多源验前信息融合方法,简称为MEMM与现有其它融合方法不同的是,该方法完全从数据本身出发,不仅考虑了各验前信息源的可信度,还考虑了如何尽可能减少分析者的主观影响,得到的是最保守的融合估计结果。文章最后用仿真数据说明了该方法在实际工程中应用的有效性。

K/n(G)系统可靠性评定的多源验前信息融合方法

在多源验前信息的情况下,以k/n(G)系统为例,讨论了如何对系统的可靠性指标进行估计的问题.在多个验前信息源给出了系统可靠性指标点估计的情况下,利用多层Bayes方法及经验Bayes方法对这些数据进行融合,并给出系统可靠性指标的Bayes点估计,同时对系统可靠度的置信区间也作了讨论.仿真算例表明这种处理方法是合理有效的.

基于平均互信息熵的复杂系统可靠性评定方法

可靠性评定是定量评估系统可靠性水平的重要途径,是对其可靠性进行定量控制的必要手段。某些复杂系统由于研制时间和经费的限制,现场试验样本量极其有限,依赖传统的基于大样本的数理统计方法将难以获得客观结论,因此其可靠性评定一直是工程实践中的技术难题。针对复杂系统可靠性评估和寿命预测时现场样本量不足的问题,提出了一种基于多源信息融合的可靠性评定方法。该方法利用平均互信息熵来度量多源验前信息对可靠性评定不确定性减少所起的作用,以此为依据确定多源信息融合权重,并通过融合验前分布进行复杂系统的可靠性评定,从而减少了评定过程中的主观性,增强了评定结论的可信性。最后通过仿真实例验证了方法的有效性。