基于层次Bayesian网络及后验风险准则的故障样本量确定方法

针对现有测试性验证方法对装备系统结构考虑不足,且在双方风险约束条件下所确定的故障样本量过大问题,提出一种基于层次Bayesian网络和后验风险准则的故障样本量确定方法。根据装备系统结构建立测试性验证方法的层次Bayesian网络模型,并以故障检测率作为Bayesian网络的传递参数;提出Bayesian网络不确定性推理算法,充分融合各层次测试性先验信息,同时基于偏度-峰度检验的拟合分布选取方法推导出系统故障检测率联合先验分布;进一步结合系统成败型数据确定其后验分布,基于后验样本数据集和Bayes后验风险准则设计故障样本量确定算法,通过实例进行分析。结果表明,与经典验证方法、传统Bayesian方法相比,所提方法在相同双方指标约束下能有效降低样本量。

截尾正态分布的最小后验风险Bayes推断

设有两个总体G0、G1,分别服从参数为(μ0,σ)与(μ1,σ)的截尾正态分布。基于寿命数据X,考虑判别问题:μ=μ0vs.μ=μ1(μ1>μ0>0)。本文依据最小后验风险准则,给出了上述问题的Bayes判决方法,为寿命判别制定了一个简便操作的规则。

基于最大后验风险的多层Bayes方法

为了对指数型产品进行可靠性鉴定,首先给出了失效率的多层先验分布,然后从最大后验风险的角度,运用Bayes方法,制定出可靠性鉴定试验方案.按照此鉴定试验方案,缩短了试验时间,从而降低了鉴定试验所需的费用.

两截尾分布总体的最小后验风险Bayes推断

对给定的寿命试验数据X,利用似然比检验法可对该数据是来自截尾指数分布还是截尾正态分布进行判别,但却很难求出似然统计量的分布形式。基于Bayes公式,在错判损失不同和最小后验风险准则下,给出有助于判别的Bayes方法。

定时截尾Pareto分布最小后验风险的Bayes推断

在定时截尾试验下,利用决策理论,充分利用产品的先验信息.考虑试验费用和试验时间,并结合损失函数,对分布制定了最小后验风险决策方案。

对数正态分布的最小后验风险Bayes判别

设有两个总体G0、G1分别服从参数为(μ0,σ)与(1μ,σ)的对数正态分布.基于寿命数据X、最小后验风险准则,给出了相应的判别分析问题的Bayes判别方法,为寿命判别制定了一个操作简便的规则.

基于后验风险确定故障样本量的Bayes方法

针对目前测试性故障样本量的确定方法过于粗糙和试验样本量过大的问题,提出了合理运用信息熵方法对装备系统各单元的测试性先验信息进行信息融合,得到装备系统级测试性试验数据。在此基础上得到测试性指标的先验分布,并进一步通过Bayes后验风险准则确定故障样本量及试验方案。以某型电动舵机系统各模块的试验数据为例,以故障检测率为测试性指标,经过分析和计算,发现运用所提方法得到的故障样本量相比传统方法明显减少,从而减少了试验成本,同时得到的测试性指标相对误差较小,保证了可信度。

定时截尾Weibull分布最小后验风险的Bayes分析

基于定时截尾试验,依照Bayes决策理论,充分利用产品的先验信息,结合损失函数对典型的寿命分布—Weibull分布最小后验风险的Bayes分析进行研究讨论.在实际应用上,解决这类问题可在产品的寿命试验以及可靠性检验试验中,达到节省时间,节省费用和减少损失的目的.

正态分布在不同先验下的Bayes估计及风险比较

本文讨论在均值未知,方差已知的正态分布情况下通过在共轭先验以及Jeffreys先验二种先验下的Bayes估计问题,在平方损失函数下和线性损失函数下Bayes风险的比较.数据计算可以看出,在Jeffreys先验下的Bayes风险要比在共轭先验下的Bayes风险要大,但是当样本量增大时,两者的后验风险越来越靠近.

导弹落点散布的Bayes试验鉴定优化设计

针对工程实际中所普遍存在的小子样问题 ,研究了落点样本量、验前信息可信度以及 Bayes决策风险三者之间的关系 ,得到了有意义的结论 ,即 :在给定 Bayes决策风险上限的条件下 ,试验次数越少 ,则对“验前信息可信度”的要求就越高。在此基础上 ,通过算例说明了“最优样本量”概念在实际工程应用中的不适应性 ,为尽量减少试验次数 ,提出了“次优样本量”的概念 。

成败型产品的Bayes鉴定试验方案研究

利用可靠性增长模型给出了成败型产品鉴定试验的一种Bayes方法.提出了Bayes鉴定试验的最大后验风险准则,利用这种准则制定的鉴定试验方案综合了产品研制过程中的先验信息.在确保产品质量的前提下,与传统的鉴定试验方案相比,将大大节省试验时间.

优化Bayes决策方案在导弹打靶试验评估中的应用

分析了λ和验前概率基于Bayes决策不等式对检验准则的影响,建立试验判定区的数学模型,推导出试验判定区域S与λ的数学关系式,分析λ的取值对继续试验概率的影响。通过导弹打靶实例研究了检出比、试验次数和风险系数三者之间的关系,为小子样条件下确定最优检出比参数提供理论依据。

Bayes序贯检验方法研究

基于Bayes验后风险定义 ,系统研究了Bayes序贯检验和序贯截尾检验方法 ,给出了简洁实用的Bayes序贯检验和序贯截尾检验工程设计方法 。

产品质量概率Bayes推断与风险决策

利用Bayes推断模型,提出了一种非常实用、非常简便的质量风险分析与风险决策的方法。该方法既考虑了决策者的私有信息(如经验、主观判断等),又考虑了传统的仅以样本推断总体的数理方法.

导弹落点密集度评估的Bayes风险分析

主要讨论了利用Bayes方法分析落点密集度的评估问题.首先,在考虑试验样本服从正态分布,检验参数(密集度参数)服从逆Gamma分布的前提下,得到检验参数的验后概率密度;然后通过使验后期望损失为最小获得决策域,并制定出评估方案;最后,对Bayes风险进行分析,提出使Bayes风险最小的决策域问题.仿真算例表明:这两种方法得到的决策域比较较近.

错误先验假定下多元回归系数Bayes估计的性质

在错误指定的先验假定下研究了多元回归系数估计 (BE) ,并在矩阵损失下对其与最小二乘法估计 (LSE)进行了比较 。

Bayes定理在风险型决策中的应用

Ｂａｙｅｓ定理在风险型决策中的应用河北经贸大学信息系张淑英二十世纪以来，在自然科学所取得的辉煌成就的推动下，被誉为科学管理之父的美国管理学家泰勒（Ｆ·Ｗ·Ｔａｙｌｏｒ）等人提出的科学管理原理，促使预测决策逐步规范化、程序化、科学化。随着生产社会化程度...

平衡损失下Bayes线性无偏最小方差估计的优良性

在平衡损失风险函数准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(BLUMV)估计相对于最小二乘(LS)估计的优良性.在predictive Pitman closeness(PRPC)准则下研究了BLUMV估计相对于LS估计的优良性.

定时截尾指数分布的Bayes推断

研究了在定时截尾试验下,对指数分布的试验给出了检验问题:θ=0θ对θ=1θ,1θ>0θ,并依据最小风险准则,给出了此问题的Bayes判别方法.

Bayes线性无偏最小方差估计相对于岭估计的优良性

在均方误差矩阵准则下研究了未知参数的Bayes线性无偏最小方差(BLUMV)估计相对于岭估计的优良性,在平衡损失风险函数准则下研究了未知参数的BLUMV估计相对于岭估计的优良性,并导出了在一定条件下BLUMV估计与最小二乘估计趋于一致.