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。     

多源验前信息下基于证据理论的ML-Ⅱ融合方法

在复杂新型产品的可靠性评估中,试验的样本量通常较小,而Bayes方法在小样本统计推断中比经典统计方法更为适用.针对可靠性工程中遇到的验前信息的多源性问题,给出了一种基于证据理论的ML-Ⅱ融合方法.在融合过程中考虑了信息源的可信性,减小了可信度低的信息源对评估结果的影响.以电子产品为例,算例实验表明了该方法在有“干扰信息源”存在的情况下的评估结果的有效性和合理性.