屏蔽数据下三部件串联系统部件可靠性的Bayes估计

在系统失效原因被屏蔽的情形下,讨论三部件串联系统中部件可靠性指标的Bayes估计问题.当部件寿命服从指数分布时,分别在平方损失和LINEX损失下得到了部件未知参数、可靠度函数和失效率函数的Bayes估计.最后通过数值模拟对估计结果进行了分析.     

基于AR模型和K—L变换的中医脉象聚类分析

针对直接利用时域波形识别中医脉象准确率低的问题,提出了一种基于 AR 模型和 K-L 变换的脉象模糊聚类方法。首先对脉象样本作8阶 AR 模型拟合,模型系数构成样本的特征集,其次采用 K-L 变换对特征集进行了压缩,最后利用 F-PFSR(Fuzzy Pseudo F-Statistic Ratio)聚类法对临床实测的40例脉象样本进行了聚类分析。实验结果表明,该方法的聚类准确率平均为85%。     

逐步Ⅱ型混合截尾下Pareto分布的统计分析

基于逐步Ⅱ型混合截尾寿命试验数据,研究了Pareto分布的统计分析问题。利用极大似然方法和Bayes估计理论,导出了Pareto分布参数的极大似然估计和基于不同先验分布下的Bayes估计。最后利用Monte-Carlo模拟方法对估计的结果进行了对比分析。     

屏蔽数据在新型截尾样本下系统的可靠性分析

当系统含有屏蔽数据时,在具有随机移走逐步增加型截尾模型下,讨论了部件寿命服从双参数指数分布的串联系统可靠性估计问题。设随机移走系统数服从二项分布,利用极大似然方法,Bayes理论及方法,推导出双参数指数部件参数、系统可靠性函数、失效率函数及移走概率的极大似然估计和Bayes估计。并利用Monte Carlo方法对两种估计结果进行了比较,表明Bayes估计较极大似然估计效果更优。     

印度打造“美版”国防大学

2013年5月23日,印度在新德里卫星城古尔冈举行国防大学奠基仪式,印总理辛格参加典礼并发表讲话,称要将该校建成“具有世界水平的战略研究和教育机构”。至此,孕育达12年之久的国防大学工程正式启动。     

随机截尾场合下Weibull分布恒加寿命试验的统计分析

在随机截尾场合下,研究Weibull分布恒定应力加速寿命试验的统计分析问题。运用最大似然估计法和最小二乘法,推导出加速系数的估计,利用加速寿命模型给出正常应力水平下各种可靠性特征量的估计。     

恒加试验下Pareto部件的可靠性分析

基于定数截尾试验,研究恒加试验下Pareto部件的可靠性分析问题。利用经典方法和Bayes方法,给出了部件参数的极大似然估计、Bayes估计和逆矩估计。验证了极大似然估计和Bayes估计的等价性。结合加速寿命方程,推导出Pareto部件的可靠度、失效率的估计值。最后,通过仿真比较与分析,建立了Pareto部件的可靠性评估方法。     

一种改进的证据组合规则在可靠性评估中的应用

对许多长寿产品进行可靠性评估时,客观实验数据往往难以获取。在试验数据短缺的情况下,就要正确处理专家经验和对相似产品的可靠性认识等不确定信息。为了有效合理地利用这些不确定信息,提出了一种基于Dempster-Shafer证据理论(DST)的可靠性评估方法,针对传统证据理论在处理冲突证据时的不足,用加权证据方法对其组合规则进行了修正。算例实验表明了该方法在有"干扰证据"存在的情况下评估结果的有效性和合理性。     

不同损失函数下指数-泊松分布的Bayes估计

基于定数截尾样本,在熵损失、Linex损失和刻度平方损失函数下,给出了指数-泊松分布参数的Bayes估计,并证明了所给估计都是容许的。最后给出了随机模拟例子,对所给估计结果的优良性进行了分析比较。