模糊推理在软件维护性评估和预测中的应用

摘要：在基于活动的质量模型维护性分析方法基础上,对贝叶斯方法进行了扩展,将模糊推理技术与现有的贝叶斯方法进行比较,开发了一个基于模糊推理的系统来对软件维护性进行量化评估和预测,描述了模糊技术在维护性评估和预测准确度方面的优势．     

Nonparametric bayesian lifetime data analysis using dirichlet process lognormal mixture model

We propose a nonparametric Bayesian lifetime data analysis method using the Dirichlet process mixture model with a lognormal kernel. A simulation‐based algorithm that implements the Gibbs sampling is developed to fit the Dirichlet process lognormal mixture (DPLNM) model using rightly censored failure time data. Five examples are used to illustrate the proposed method, and the DPLNM model is compared to the Dirichlet process Weibull mixture (DPWM) model. Results indicate that the DPLNM model is capable of estimating different lifetime distributions. The DPLNM model outperforms the DPWM model in all the examples, and the DPLNM model shows promising potential to be applied to analyze failure time data when an appropriate parametric model for the data cannot be specified. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2013     

基于统一理论框架的故障诊断模型及学习进化方法

本文以概率图理论为基础,系统研究了基于这一理论框架的故障诊断模型,对模型的构建方法以及在不同场景下的模型演化方案进行了探讨,使得在统一理论框架下可实现多模式系统故障诊断、耦合故障诊断、动态故障诊断、故障预测等复杂情形的诊断。为了弥补单独利用基于模型的方法和基于数据的方法的缺陷,研究了诊断模型的学习进化策略,实现了诊断效果的改进和优化。另外,对模型后续的能力扩展和可能的研究方向进行了展望,为后续理论研究提供了参考。     

Nonperiodic preventive maintenance for repairable systems

As a complex system with multiple components usually deteriorates with age, preventive maintenance (PM) is often performed to keep the system functioning in a good state to prolong its effective age. In this study, a nonhomogeneous Poisson process with a power law failure intensity is used to describe the deterioration of a repairable system, and the optimal nonperiodic PM schedule can be determined to minimize the expected total cost per unit time. However, since the determination of such optimal PM policies may involve numerous uncertainties, which typically make the analyses difficult to perform because of the scarcity of data, a Bayesian decision model, which utilizes all available information effectively, is also proposed for determining the optimal PM strategies. A numerical example with a real failure data set is used to illustrate the effectiveness of the proposed approach. The results show that the optimal schedules derived by Bayesian approach are relatively more conservative than that for non‐Bayesian approach because of the uncertainty of the intensity function, and if the intensity function are updated using the collected data set, which indicates more severe deterioration than the prior belief, replacing the entire system instead of frequent PM activities before serious deterioration is suggested. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2010     

离散动态贝叶斯网络的递推算法

离散动态贝叶斯网络是对动态系统进行建模和定性推理的有力工具。由于观测证据会随时间增加,直接计算推理算法的公式会变得冗长而且推理速度还会下降。在直接计算推理算法的基础上推导出递推公式,并给出算例验证。递推计算公式简洁,仿真表明递推算法的推理速度较直接计算推理算法有明显提高,因而适合实时在线推理。最后将递推算法应用于航天器的态势感知。     

基于贝叶斯决策方法的项目管理能力评估研究

项目管理能力是评价科研单位是否具有牵头组织能力的重要指标之一。针对现有评价方法在稳定性、科学性方面的不足,以传统的科研项目管理能力评估方法为基础,引入贝叶斯理论,建立了贝叶斯决策评估模型,并利用实际案例验证了其在科研项目管理能力评估中的有效性。结果表明,该评估方法能够充分利用历史资料和专家意见,对初步评估结果进行再度评估,具有较强的客观性、准确性。     

基于贝叶斯方法的舰船辐射噪声估计

对于潜艇战和反潜战来说,目标的噪声特点和噪声等级是进行声纳作用距离估计的一个重要参数。为了对不确定水声战场环境中的舰船辐射噪声进行有效估计,运用贝叶斯方法分别对正态分布和均匀分布的辐射噪声作了最小均方误差估计和最大后验概率估计,对不同情况下的舰船辐射噪声的估计提供了一种可靠的方法。通过这种方法得出舰船辐射噪声一定的统计规律,为指挥员的精确决策提供信息基础。     

成败型产品验收试验方案研究

在可靠性定型试验的基础上,利用多层贝叶斯方法确定批产品可靠性指标的先验分布,从而制定出成败型产品可靠性验收试验的一种贝叶斯方案.给出利用定型试验信息确定产品可靠性指标先验分布的方法.这种验收方法充分利用了产品定型试验中的先验信息,在确保有较好验收效果的前提下,与传统的验收试验相比,可以大大减少试验量,从而得到可观的经济效益.     

Weibull型产品的可靠性验证

讨论了Weibull型产品的可靠性验证问题 ,首先分析了Weibull型产品分布参数的无信息验前分布问题 ,利用验前信息可以得到分布参数的验前概率密度函数 ,进而分析了产品的可靠性验证问题 ,顾及了使用方利益和生产方利益。仿真算例表明 ,使用方利益和生产方利益是相互折衷的。     

贝叶斯在装备技术实验结果信息解释决策中的应用

针对目前不能对装备技术实验结果信息进行有效解释,将贝叶斯决策方法引入到装备技术实验的结果信息分析当中,克服由于实验本身性质及主观因素造成的实验结果信息具有“欺骗”性的弊端.基于贝叶斯基本理论及相关研究成果.分析贝叶斯决策在装备技术实验中的应用目的和应用步骤并给出了应用实例,为提高相关人员正确决策提供了科学方法.