置信
- 基于二項(xiàng)分布的測(cè)試性試驗(yàn)方案優(yōu)化設(shè)計(jì)與評(píng)估
考慮使用方風(fēng)險(xiǎn)、置信度以及故障模式驗(yàn)證的充分性等要求，試驗(yàn)樣本抽取又需要盡可能多。綜合考慮各方面的因素，制定合理的試驗(yàn)方案是至關(guān)重要。雖然目前國(guó)內(nèi)外研究人員對(duì)測(cè)試性驗(yàn)證試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)已進(jìn)行了相當(dāng)廣泛的研究，但在現(xiàn)有的測(cè)試性驗(yàn)證試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)中，缺少考慮裝備試驗(yàn)、制造以及由于抽樣檢驗(yàn)的不確定性所造成的損失[3]。針對(duì)以上所闡述問(wèn)題，本文在綜合考慮產(chǎn)品驗(yàn)證階段的測(cè)試性試驗(yàn)經(jīng)費(fèi)和試驗(yàn)時(shí)間，并結(jié)合產(chǎn)品的特點(diǎn)，提出了基于最小樣本量的測(cè)試性試驗(yàn)方案優(yōu)化設(shè)計(jì)與評(píng)估方法。該方
環(huán)境技術(shù) 2023年8期2023-10-23
- 具有類(lèi)萬(wàn)有引力的有界置信觀點(diǎn)動(dòng)力學(xué)分析與應(yīng)用
]分析了具有有界置信的表達(dá)觀點(diǎn)和私人觀點(diǎn)動(dòng)力學(xué)行為,給出了最終聚類(lèi)數(shù)主要由封閉個(gè)體率決定的結(jié)論.近年來(lái),學(xué)者們針對(duì)多自主體系統(tǒng)進(jìn)行研究[11-14],提出了一些經(jīng)典觀點(diǎn)動(dòng)力學(xué)模型,促進(jìn)了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中觀點(diǎn)動(dòng)力學(xué)的深入研究.20 世紀(jì)50 年代,社會(huì)心理學(xué)家French[15]提出基于個(gè)體的觀點(diǎn)形成模型.1974 年,DeGroot[16]提出基于個(gè)體加權(quán)平均的觀點(diǎn)動(dòng)力學(xué)模型,即后來(lái)的DeGroot 模型.通過(guò)針對(duì)每個(gè)個(gè)體引入偏差,將DeGroot 模型推廣到非
自動(dòng)化學(xué)報(bào) 2023年9期2023-09-27
- 無(wú)公共邊的雙圈圖上置信傳播算法的收斂性和正確性*
600)0 引言置信傳播(Belief Propagation)算法是一種在因子圖上描述的消息傳遞算法,1982年由Pearl[1]提出后廣泛應(yīng)用在數(shù)字通信、人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)、運(yùn)籌管理等領(lǐng)域.1988年P(guān)earl[2]證明了置信傳播算法在樹(shù)上收斂且收斂到正確先驗(yàn)概率.2000年Weiss[3]提出單圈上的置信傳播算法(置信更新算法)在單圈圖中收斂,且當(dāng)變量為二元時(shí)糾正置信收斂到正確邊際.Cantwell和Newman[4]給出了置信傳播算法在一類(lèi)特殊多
- 基于置信熵差的沖突證據(jù)融合方法
一種基于相似度和置信熵的方法，首先根據(jù)基本概率賦值的修正余弦相似性，計(jì)算證據(jù)的可信度及其相應(yīng)的全局可信度；其次，根據(jù)證據(jù)的全局可信度，將原始證據(jù)分為可靠證據(jù)和不可靠證據(jù)兩類(lèi)；最后，為了加強(qiáng)可靠證據(jù)的積極效應(yīng)，減輕不可靠證據(jù)的負(fù)面影響，利用鄧熵函數(shù)來(lái)衡量不同類(lèi)型證據(jù)的信息量，以得到證據(jù)權(quán)重并修改證據(jù)源；An［8］在相似性度量模型中引入模糊推理機(jī)制，通過(guò)計(jì)算模糊貼進(jìn)度和相關(guān)系數(shù)來(lái)度量證據(jù)之間的沖突程度，在此基礎(chǔ)上利用置信熵來(lái)計(jì)算證據(jù)的不確定性，從而得到證據(jù)的可
智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用 2023年1期2023-02-08
- 基于經(jīng)驗(yàn)似然方法的BINAR(1)過(guò)程參數(shù)的置信域
， 以構(gòu)造參數(shù)的置信域, 解決參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題.1 置信域推斷及假設(shè)檢驗(yàn)令E(εj,t)=λj(j=1,2), Cov(ε1,t,ε2,t)=φ, 且均有限, 則有E(Xj,t|Xj,t-1)=αjXj,t-1+λj(j=1,2), Cov(X1,t,X2,t|X1,t-1,X2,t-1)=φ.為利用EL方法對(duì)過(guò)程(1)的參數(shù)進(jìn)行置信域推斷, 需假設(shè)該過(guò)程滿足下列條件：(i) {Xt}是嚴(yán)平穩(wěn)遍歷過(guò)程; (ii)‖Xt‖6<∞.根據(jù)條件最小二乘(CLS)
吉林大學(xué)學(xué)報(bào)（理學(xué)版） 2022年6期2022-11-20
- 基于不等權(quán)向量角設(shè)計(jì)的有效劑量置信帶構(gòu)建
關(guān)于單個(gè)有效劑量置信集的構(gòu)造最早可以追溯到Fieller[5]和Cox[6]。Li 和Zhang 等[7]、Li 和Wong[8]分別提出了在貝葉斯框架下以及利用漸近理論和自舉方法構(gòu)建多維單個(gè)有效劑量置信帶。進(jìn)一步地，研究者開(kāi)始研究構(gòu)建多個(gè)有效劑量的聯(lián)合置信帶。Al-Saidy 和Piegorsch 等[9]、Nitcheva 和Piegorsch 等[10]通過(guò)轉(zhuǎn)化Scheffé 型聯(lián)合置信帶建立多個(gè)有效劑量的聯(lián)合置信帶。Li 和Nordheim 等[1
統(tǒng)計(jì)理論與實(shí)踐 2022年8期2022-09-10
- 航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠壽命消耗評(píng)估方法
所以必須求得其高置信度、高可靠度的使用壽命；而零件的單位損傷（壽命倒數(shù)）也是一個(gè)隨機(jī)變量，同樣也必須考慮它的置信度和可靠度。但是，目前通常用于航空發(fā)動(dòng)機(jī)壽命消耗評(píng)估的只是中值壽命， 導(dǎo)致其計(jì)算得到的損傷有50%的可能性小于關(guān)鍵零件受到的實(shí)際損傷， 也就是說(shuō)有50%的可能性關(guān)鍵零件實(shí)際的壽命消耗要比評(píng)估得到的壽命消耗大，這在工程上偏于危險(xiǎn)。 為此，文獻(xiàn)[2，3]建立了可靠壽命消耗評(píng)估和壽命管理方法， 給出了關(guān)鍵零件可靠損傷、可靠壽命消耗百分比、剩余可靠壽命百
- 定數(shù)截尾場(chǎng)合下三參數(shù)陳氏分布的位置參數(shù)估計(jì)★
2 位置參數(shù)μ的置信下限為了考察位置參數(shù)μ置信下限的精度，取不同的樣本容量和定數(shù)截尾數(shù)，參數(shù)真值為μ=0.5，1，1.5，3，β=1， m=0.5，進(jìn) 行1 000次Monte-Carlo模擬產(chǎn)生來(lái)自三參數(shù)陳氏分布的簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本，在置信水平為1-α=95%下，得到參數(shù)μ的置信下限μL的均值，并記錄真值大于置信下限的次數(shù)，結(jié)果如表5所示。從中可以得到：1）全樣本場(chǎng)合下，隨著樣本容量n的增加，位置參數(shù)μ的平均置信下限呈增加趨勢(shì)；2）置信下限小于真值的次數(shù)在95
電子產(chǎn)品可靠性與環(huán)境試驗(yàn) 2022年3期2022-06-30
- 置信職業(yè)行為在護(hù)理教育中的研究現(xiàn)狀
“勝任”。因此，置信職業(yè)行為理念得以形成。置信職業(yè)行為（Entrustable Professional Activities,EPAs）是指學(xué)習(xí)者在被信任的條件下獨(dú)立執(zhí)行的專(zhuān)業(yè)實(shí)踐活動(dòng)，是可觀察、可量化的行為，可以成為衡量學(xué)習(xí)者勝任力的載體，使以勝任力為導(dǎo)向的教育和評(píng)價(jià)更加客觀、有針對(duì)性。臨床護(hù)理實(shí)踐同樣存在著系統(tǒng)性及復(fù)雜性，開(kāi)展勝任力導(dǎo)向下的護(hù)理教育一方面需要針對(duì)不同階段的學(xué)習(xí)者，設(shè)置更有針對(duì)性的教育內(nèi)容，另一方面需要通過(guò)具體、可觀察的行為評(píng)估學(xué)習(xí)者所
護(hù)理學(xué)報(bào) 2022年3期2022-03-11
- 基于WBP-CNN算法的LDPC譯碼
香農(nóng)容量的性能,置信傳播(belief propagation,BP)譯碼算法作為L(zhǎng)DPC碼比較常用的經(jīng)典譯碼算法,在提升LDPC碼譯碼性能的研究中功不可沒(méi)。然而,在實(shí)際的通信系統(tǒng)中,受過(guò)采樣、設(shè)備噪聲等因素的影響,信道噪聲表現(xiàn)出一定的相關(guān)性,導(dǎo)致LDPC碼性能下降。如果直接引入矩陣乘法對(duì)噪聲進(jìn)行白化處理,在碼長(zhǎng)較長(zhǎng)時(shí)復(fù)雜度較高。對(duì)于估計(jì)的聯(lián)合分布來(lái)說(shuō),其復(fù)雜度隨噪聲相關(guān)性的增加而增加,用以優(yōu)化BP譯碼器的代價(jià)過(guò)高。因此,要解決相關(guān)噪聲條件下LDPC碼譯碼
系統(tǒng)工程與電子技術(shù) 2022年3期2022-03-11
- 基于GPU的并行置信傳播算法優(yōu)化加速研究
093）0 引言置信傳播（Belief Propagation，BP）算法是一種在概率圖模型上完成推斷的信息傳遞算法，其廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)為圖結(jié)構(gòu)的應(yīng)用領(lǐng)域，例如：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)圖譜、5G編碼中的極化碼［1］與低密度奇偶校驗(yàn)編碼［2］等。隨著數(shù)據(jù)獲取與存儲(chǔ)技術(shù)的不斷發(fā)展，需要處理的數(shù)據(jù)規(guī)模越來(lái)越大，單純使用CPU處理相應(yīng)的算法已經(jīng)無(wú)法滿足快速實(shí)時(shí)的計(jì)算需求。具有幾千甚至幾萬(wàn)個(gè)線程的GPU設(shè)備為算法的優(yōu)化加速提供了重要的條件，GPU的單指令多線程（Single
現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2021年22期2021-09-06
- 正態(tài)分布變差系數(shù)的置信區(qū)間研究★
壽命的特征量，其置信區(qū)間的研究引起了廣泛興趣。變差系數(shù)是一個(gè)應(yīng)用較廣的參數(shù)，由于這一參數(shù)能很好地反映變量取值的分散程度，因此它是衡量產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性的一個(gè)重要的可靠性指標(biāo)。針對(duì)全樣本場(chǎng)合，周源泉等編制了航天行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)QJ 1355—1988《正態(tài)分布變差系數(shù)置信上限》，徐福榮等也編制了相同名稱(chēng)的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB/T 11791—1989。周源泉與翁朝曦在文獻(xiàn)[1]中研究了正態(tài)分布變差系數(shù)的置信上限插值問(wèn)題。周源泉在文獻(xiàn)[2]中推導(dǎo)了正態(tài)變差系數(shù)的經(jīng)典精確限，為了滿
電子產(chǎn)品可靠性與環(huán)境試驗(yàn) 2021年2期2021-07-07
- 定時(shí)截尾試驗(yàn)裝備無(wú)失效被接收的MTBF估計(jì)
數(shù)為0時(shí)MTBF置信下限的計(jì)算公式，理論性較強(qiáng)，對(duì)工程人員來(lái)說(shuō)理解起來(lái)需要花費(fèi)精力。本文給出了一種簡(jiǎn)易的推導(dǎo)方法，并對(duì)MTBF的點(diǎn)估計(jì)做了初步探討，給出了一種計(jì)算公式。1 失效數(shù)為r（r＞0）時(shí)被接收的估計(jì)[2]根據(jù)GJB 899A，當(dāng)做出的試驗(yàn)判定為接收時(shí)，該試驗(yàn)停止前發(fā)生的責(zé)任失效數(shù)一定小于等于接收判決的失效數(shù)，試驗(yàn)必須是在達(dá)到規(guī)定的試驗(yàn)時(shí)間后就停止的。式中：T—裝備的總試驗(yàn)時(shí)間；r —責(zé)任失效數(shù)。置信度為C的MTBF驗(yàn)證區(qū)間為（θL，θU），其中θL
環(huán)境技術(shù) 2021年2期2021-07-03
- 程序塊譜和隨機(jī)譜下的可靠壽命消耗評(píng)估方法
1 可靠壽命單側(cè)置信下限設(shè)產(chǎn)品壽命試驗(yàn)中所循環(huán)加載的載荷塊中含有q 級(jí)載荷，第i 級(jí)載荷的應(yīng)力水平為Si*，加載時(shí)長(zhǎng)（或循環(huán)數(shù)）為ni*，i=1，2，…，q，并且在該程序塊譜加載下產(chǎn)品置信水平為γ、可靠度為R 的可靠壽命單側(cè)置信下限為NRL* ，則根據(jù)Miner 損傷累積理論，可得由式（3）即可求得產(chǎn)品在任意指定應(yīng)力水平S**下置信水平為γ、可靠度為R 的可靠壽命單側(cè)置信下限NRL**。通常，標(biāo)準(zhǔn)載荷S**可取Si*（i=1，2，…，q）中的最大值。1.2
- 基于靶試的空空導(dǎo)彈自主飛可靠性置信度分析*
不低于0.70（置信度0.5）；2）目標(biāo)值：不低于0.89（置信度0.82）。有人提出，0.5 的置信度是否可理解為對(duì)評(píng)估出的結(jié)果可以相信也可以不相信？可靠性評(píng)估技術(shù)的研究國(guó)內(nèi)外開(kāi)展較多，如金碧輝對(duì)可靠性評(píng)估方法進(jìn)行了全面論述，周育才對(duì)空空導(dǎo)彈任務(wù)可靠性、性能可靠性、單元可靠性、系統(tǒng)可靠性評(píng)估進(jìn)行了應(yīng)用研究［5-8］。但對(duì)評(píng)估置信度的研究很少，更多的是原則性的描述。以下通過(guò)分析置信度高低對(duì)評(píng)估結(jié)果的影響等疑問(wèn)進(jìn)行論述，首先介紹點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)，通過(guò)區(qū)間估計(jì)
火力與指揮控制 2020年12期2021-01-22
- 不完全數(shù)據(jù)可靠性評(píng)估和壽命預(yù)測(cè)方法
對(duì)這類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行高置信度的可靠性評(píng)估和壽命預(yù)測(cè)，是工程上亟待解決的難題。 目前，主要采用極大似然方法對(duì)不完全數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析[1，2]，但是無(wú)法進(jìn)行高置信度的可靠性評(píng)估和壽命預(yù)測(cè)。 文獻(xiàn)[3]建立了無(wú)失效數(shù)據(jù)的可靠性評(píng)估和壽命預(yù)測(cè)方法，文獻(xiàn)[4]在形狀參數(shù)下限已知的情況下給出了Weibull 分布極少失效數(shù)據(jù)的可靠性評(píng)估和壽命預(yù)測(cè)方法。 本文在文獻(xiàn)[5]提出的不完全數(shù)據(jù)秩分布理論基礎(chǔ)上， 進(jìn)一步建立一種隨機(jī)截尾的不完全數(shù)據(jù)可靠性評(píng)估和壽命預(yù)測(cè)方法， 成功解決
- 可靠壽命消耗評(píng)估和壽命管理方法
機(jī)定壽延壽是在高置信水平、高可靠度的要求下開(kāi)展的，而現(xiàn)有的壽命消耗評(píng)估卻沒(méi)有考慮置信水平與可靠度問(wèn)題，兩者相互脫節(jié)，所以也就無(wú)法進(jìn)行科學(xué)合理的壽命管理。 本文對(duì)此進(jìn)行了深入系統(tǒng)的研究，給出了機(jī)電產(chǎn)品高置信水平的可靠損傷、 可靠壽命消耗和剩余可靠壽命百分比及其置信限的計(jì)算公式， 建立了一種服役條件下可靠壽命消耗評(píng)估和壽命管理新方法，解決了上述難題。1 可靠損傷和可靠壽命消耗1.1 可靠損傷設(shè)N 為產(chǎn)品在廣義應(yīng)力水平S（載荷、溫度、濕度、載荷譜、環(huán)境譜等）下的
- 基于置信規(guī)則庫(kù)的機(jī)載導(dǎo)彈故障診斷
用基于證據(jù)推理的置信規(guī)則庫(kù)(Belief-rule-base Inference Methodology Using the Evidential Reasoning Approach，RIMER)推理方法[9]進(jìn)行機(jī)載導(dǎo)彈故障診斷。該方法能夠綜合利用主、客觀信息且可調(diào)參數(shù)物理意義明確，是專(zhuān)家知識(shí)及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的結(jié)合[10]。置信規(guī)則庫(kù)能夠通過(guò)參數(shù)優(yōu)化減小專(zhuān)家知識(shí)中主觀偏差的影響，同時(shí)在專(zhuān)家知識(shí)的基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練，對(duì)其中專(zhuān)家設(shè)定的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。1 基于證
空軍工程大學(xué)學(xué)報(bào) 2020年3期2020-07-13
- 小樣本加速壽命試驗(yàn)方法
使用應(yīng)力水平下高置信度、高可靠度的壽命單側(cè)置信下限。 與傳統(tǒng)方法相比，本文方法在精度相同的條件下可以節(jié)省大量試驗(yàn)， 而在試驗(yàn)量相同時(shí)則可提高精度。1 小樣本加速系數(shù)設(shè)S 為廣義應(yīng)力（溫度、濕度、電應(yīng)力、載荷、載荷譜、環(huán)境譜等），為了確定產(chǎn)品在正常使用應(yīng)力水平S0下可靠壽命tR的置信水平為γ 的單側(cè)置信下限tRL， 采用加速壽命試驗(yàn)，以解決試驗(yàn)時(shí)間長(zhǎng)、成本高的問(wèn)題。現(xiàn)選取一個(gè)加速應(yīng)力水平S2，按傳統(tǒng)方法，加速應(yīng)力水平S2對(duì)應(yīng)力水平S0的加速系數(shù)為[1]式中，
- 縱向數(shù)據(jù)下基于復(fù)合分位數(shù)回歸的經(jīng)驗(yàn)似然推斷
問(wèn)題是對(duì)興趣參數(shù)置信域的構(gòu)造，通過(guò)EL得到的置信域具有一些很好的性質(zhì)，如域保持性、變換不變性以及置信域的形狀完全由數(shù)據(jù)決定等。Zhao等[11-12]基于CQR和EL方法研究了線性模型和部分線性模型下參數(shù)的穩(wěn)健估計(jì)，并利用經(jīng)驗(yàn)對(duì)數(shù)似然比的漸近卡方分布得到參數(shù)的置信域，該方法無(wú)需估計(jì)漸近方差，且比一些已有方法更加有效和穩(wěn)健，但是它們僅考慮獨(dú)立數(shù)據(jù)的情形。在縱向數(shù)據(jù)下，本文進(jìn)一步研究基于CQR的線性模型的EL推斷，利用QIF的思想將工作相關(guān)矩陣的逆表示為某些基
- 基于置信規(guī)則庫(kù)的后勤保障能力評(píng)估方法研究
的問(wèn)題，提出基于置信規(guī)則庫(kù)(Belief Rule Base，BRB)證據(jù)推理[6]的評(píng)估方法。針對(duì)該方法應(yīng)用過(guò)程中由于底層指標(biāo)數(shù)量增多而產(chǎn)生的規(guī)則組合爆炸問(wèn)題，提出基于并集假設(shè)的置信規(guī)則庫(kù)及其激活算法。以某導(dǎo)彈旅后勤保障能力評(píng)估進(jìn)行實(shí)例研究，說(shuō)明該方法的優(yōu)勢(shì)。1 后勤保障能力評(píng)估模型導(dǎo)彈預(yù)警反擊作戰(zhàn)體系后勤保障能力評(píng)估解決的是各種各類(lèi)因素如何影響后勤保障能力的問(wèn)題，需要對(duì)各類(lèi)不同指標(biāo)進(jìn)行分析與集成，綜合分析不確定條件下的多種類(lèi)型信息，在評(píng)估之前首先需要按
火炮發(fā)射與控制學(xué)報(bào) 2020年2期2020-06-17
- 基于置信規(guī)則庫(kù)的工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)
梅 李治霖基于置信規(guī)則庫(kù)的工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)◆程 超 陳 梅 李治霖（長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院 吉林 130012）針對(duì)工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)易遭受惡意攻擊，本文提出了一種基于置信規(guī)則庫(kù)的工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法。當(dāng)置信規(guī)則庫(kù)的前提屬性數(shù)目過(guò)多時(shí)，置信規(guī)則庫(kù)的規(guī)則條數(shù)呈指數(shù)級(jí)別增長(zhǎng)，容易導(dǎo)致“組合爆炸”問(wèn)題，本文提出利用線性組合方式構(gòu)建置信規(guī)則庫(kù)中的規(guī)則。本文還利用證據(jù)推理算法對(duì)置信規(guī)則庫(kù)中的置信規(guī)則進(jìn)行組合，并且優(yōu)化置信規(guī)則庫(kù)初始參數(shù)，提高了入侵檢測(cè)
網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用 2020年5期2020-05-11
- 系統(tǒng)可靠性評(píng)估與更新方法
（不可靠度）單側(cè)置信下（上）限等于各子系統(tǒng)可靠度（不可靠度）單側(cè)置信下（上）限的乘積，提出了串并聯(lián)系統(tǒng)可靠度置信下限的計(jì)算方法。 本文進(jìn)一步建立子系統(tǒng)可靠度和差積商的置信限公式， 解決了一般復(fù)雜系統(tǒng)可靠度的置信限計(jì)算難題。 同時(shí)，建立系統(tǒng)壽命和可靠度實(shí)時(shí)更新方法， 能夠通過(guò)子系統(tǒng)可靠度置信限和當(dāng)前系統(tǒng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的有機(jī)融合，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)壽命和可靠度的高精度實(shí)時(shí)更新。1 和差積商的置信限要解決一般系統(tǒng)的可靠性評(píng)估問(wèn)題， 首先需建立關(guān)于和差積商置信限的四個(gè)引理。設(shè)λL
- 串并聯(lián)系統(tǒng)可靠度置信下限計(jì)算方法
聯(lián)系統(tǒng)可靠度單側(cè)置信下限是否也等于各子系統(tǒng)可靠度單側(cè)置信下限的乘積？同樣，并聯(lián)系統(tǒng)不可靠度等于各子系統(tǒng)不可靠度的乘積， 而并聯(lián)系統(tǒng)不可靠度單側(cè)置信上限是否也等于各子系統(tǒng)不可靠度單側(cè)置信上限的乘積？ 這一問(wèn)題長(zhǎng)期以來(lái)沒(méi)有得到嚴(yán)格證明， 因此工程上一般不敢將子系統(tǒng)的置信限簡(jiǎn)單相乘。 文獻(xiàn)[1]還通過(guò)實(shí)例計(jì)算說(shuō)明置信限不能相乘，而文獻(xiàn)[2]則指出文獻(xiàn)[1]的實(shí)例計(jì)算有誤，但也承認(rèn)這一問(wèn)題還沒(méi)有得到嚴(yán)格證明。 串聯(lián)和并聯(lián)是工程上主要的系統(tǒng)連接形式， 其可靠度置信下
- 一種抗遮擋的時(shí)空上下文目標(biāo)跟蹤*
波的基礎(chǔ)上增加了置信度濾波器，其借鑒了TLD［17］中的隨機(jī)蕨分類(lèi)器，并改進(jìn)了長(zhǎng)時(shí)間目標(biāo)跟蹤的效果。該算法能夠處理遮擋情況，用Peak SideLobe Ratio（PSR）來(lái)判斷目標(biāo)是否遮擋，遮擋后用隨機(jī)蕨分類(lèi)器重新定位目標(biāo)，精度相較于傳統(tǒng)相關(guān)濾波算法明顯提高，但是由于每幀都訓(xùn)練隨機(jī)蕨分類(lèi)器導(dǎo)致實(shí)時(shí)性降低。前述的算法一般只能達(dá)到一個(gè)方面的要求，比如實(shí)時(shí)性或者跟蹤精度。模板匹配方法的實(shí)時(shí)性雖然可以達(dá)到要求，但是其精度卻受提取目標(biāo)特征的限制，特征復(fù)雜時(shí)實(shí)時(shí)性
火力與指揮控制 2019年6期2019-07-20
- 基于系統(tǒng)可靠性的主動(dòng)配電網(wǎng)置信容量評(píng)估
0 引 言電源的置信容量(容量可信度)反映電源的容量?jī)r(jià)值即可被信用的容量，可以用來(lái)衡量分布式電源對(duì)電力系統(tǒng)充裕度所做的貢獻(xiàn)[1-2]。由于分布式電源的不穩(wěn)定性和隨機(jī)性，通常不考慮其容量?jī)r(jià)值[3]。隨著分布式能源的快速發(fā)展，將會(huì)有大量分布式電源接入主動(dòng)配電網(wǎng)，如果仍不考慮其容量?jī)r(jià)值，可能會(huì)造成大量的資源浪費(fèi)。為高效利用能源，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可靠性和安全性，對(duì)分布式電源的置信容量評(píng)估是十分必要的。國(guó)內(nèi)外對(duì)分布式電源的置信容量展開(kāi)了相關(guān)研究。文獻(xiàn)[4-5]總結(jié)
四川電力技術(shù) 2019年2期2019-06-15
- 哈希索引的擴(kuò)展置信規(guī)則庫(kù)推理方法
領(lǐng)域之一[1]。置信規(guī)則庫(kù)專(zhuān)家系統(tǒng)(Belief Rule Base，BRB)的理論依據(jù)是楊劍波等在2006年以D-S證據(jù)理論[2-3]、決策理論[4]、模糊理論[5]和傳統(tǒng)IF-THEN規(guī)則庫(kù)[6]為基礎(chǔ)而提出的基于證據(jù)推理算法的置信規(guī)則庫(kù)推理方法[7](belief Rule base Inference Methodology using the Evidential Reasoning approach, RIMER)。置信規(guī)則庫(kù)推理的過(guò)程是通過(guò)證
西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào) 2019年2期2019-04-22
- 基于模糊深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的行人檢測(cè)方法
多特征融合的深度置信網(wǎng)絡(luò)圖像分類(lèi)算法，通過(guò)提取樣本圖像中的顏色、紋理和形狀特征，構(gòu)成多特征融合的權(quán)重矩陣，并對(duì)特征矩陣進(jìn)行歸一化處理，利用構(gòu)建的4層DBN分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練和分類(lèi)。文中將傳統(tǒng)深度置信網(wǎng)絡(luò)同模糊集理論相結(jié)合，提出一種基于多特征的模糊深度置信網(wǎng)絡(luò)的行人檢測(cè)方法。該方法在傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型深度置信網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上引入模糊集的理論思想，一方面把深度學(xué)習(xí)的典型結(jié)構(gòu)之一深度置信網(wǎng)絡(luò)與模糊算法相結(jié)合，構(gòu)建用于圖像分類(lèi)和識(shí)別的模型；另一方面，利用模糊受限玻爾茲曼機(jī)
計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展 2018年10期2018-10-15
- 利用分組過(guò)濾加強(qiáng)SSDF攻擊防御的方案設(shè)計(jì)
一致時(shí)減一,并設(shè)置信譽(yù)值門(mén)限,若用戶的信譽(yù)值低于該門(mén)限,則檢測(cè)結(jié)果為惡意用戶,但文中的方法僅在攻擊用戶較少時(shí)檢測(cè)性能較好,不適用于有較多攻擊用戶的場(chǎng)景;文獻(xiàn)[13]中提到一種安全的、高能效的協(xié)作頻譜感知防御機(jī)制,該方法考慮了能量效率和安全性的關(guān)系,用信譽(yù)機(jī)制檢測(cè)誠(chéng)實(shí)用戶和惡意用戶,但算法較復(fù)雜,難以應(yīng)用在分布式網(wǎng)絡(luò),并且當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中發(fā)動(dòng)隨機(jī)攻擊的用戶占比較大時(shí),該方法的準(zhǔn)確率會(huì)大大降低;文獻(xiàn)[14]提出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的協(xié)作感知信譽(yù)機(jī)制,鼓勵(lì)用戶發(fā)送可靠信息,
信號(hào)處理 2018年5期2018-08-20
- 一種改進(jìn)的保障信息融合模型
論都是建立在基本置信分配的基礎(chǔ)上，但是對(duì)于如何獲得有效的基本置信分配，研究成果較少。本文探討了D-S證據(jù)理論以及DSmT理論存在的問(wèn)題，提出了一種基于改進(jìn)證據(jù)理論的保障信息融合模型。該模型綜合了D-S證據(jù)理論以及DSmT理論的優(yōu)點(diǎn)，根據(jù)實(shí)際情況選擇人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論或是領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗(yàn)獲取基本置信分配，在此基礎(chǔ)上，計(jì)算各證據(jù)信息間的沖突程度，根據(jù)沖突程度自動(dòng)選擇合適的融合算法，既避免了D-S證據(jù)理論可能存在的組合謬誤，又在一定程度上避免了焦元爆炸的問(wèn)題。最
火力與指揮控制 2018年4期2018-05-09
- 分析光伏發(fā)電系統(tǒng)的置信容量研究現(xiàn)狀及展望
析光伏發(fā)電系統(tǒng)的置信容量研究現(xiàn)狀及展望作者/陳新，國(guó)網(wǎng)河北省電力公司順平縣供電分公司近些年來(lái)，我國(guó)越來(lái)越重視光伏發(fā)電系統(tǒng)，由于光伏發(fā)電系統(tǒng)存在明顯間歇性與波動(dòng)性，因此被人們認(rèn)為是一種具備電量?jī)r(jià)值而不具備容量?jī)r(jià)值的電源。但經(jīng)過(guò)實(shí)踐表明，光伏發(fā)電系統(tǒng)與其電網(wǎng)負(fù)荷的相關(guān)性對(duì)資源的利用有著重要的影響，如果對(duì)其相對(duì)性進(jìn)行忽視，就必然會(huì)造成嚴(yán)重的資源浪費(fèi)。因此，光伏發(fā)電系統(tǒng)的置信容量評(píng)估已經(jīng)成為了重點(diǎn)研究課題。本文通過(guò)對(duì)光伏發(fā)電系統(tǒng)置信容量的研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析，明確了光
電子制作 2017年18期2017-12-30
- 基于可傳遞置信模型的導(dǎo)航與視覺(jué)信息融合策略
基于可傳遞置信模型的導(dǎo)航與視覺(jué)信息融合策略限速輔助系統(tǒng)的功能是根據(jù)駕駛環(huán)境為駕駛員提供最準(zhǔn)確的限速信息，其是基于一個(gè)單獨(dú)的傳感器、與限速標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)相結(jié)合的攝像頭，但限速標(biāo)識(shí)系統(tǒng)仍受限于準(zhǔn)確性和誤檢。另一種交通標(biāo)志識(shí)別的解決方案是全球定位系統(tǒng)（GPS）。雖然GPS提供了很多與道路環(huán)境相關(guān)的信息，但只能存儲(chǔ)在靜態(tài)的數(shù)字地圖數(shù)據(jù)庫(kù)中，在遇到突發(fā)情況（如因道路施工需要限速）時(shí)很難通過(guò)GPS這類(lèi)傳感器識(shí)別。為此，將上述系統(tǒng)應(yīng)用的兩種傳感器進(jìn)行融合，GPS提供靜態(tài)道
汽車(chē)文摘 2017年1期2017-12-05
- 黨建引領(lǐng) 企業(yè)揚(yáng)帆
——記“四川省先進(jìn)基層黨組織”巴中置信投資有限公司黨委
基層黨組織”巴中置信投資有限公司黨委·本刊記者 賀貴成獲獎(jiǎng)檔案巴中置信投資有限公司2015年分別榮獲“全國(guó)體驗(yàn)教育先進(jìn)單位”“四川省建筑工程安全文明標(biāo)化工地”稱(chēng)號(hào);2016年7月公司黨委被省委表彰為“四川省先進(jìn)基層黨組織”。7月28日，巴中大地夏日炎炎，氣溫高達(dá)35度。記者從巴中市出發(fā)，驅(qū)車(chē)1個(gè)多小時(shí)來(lái)到南江縣長(zhǎng)赤鎮(zhèn)青柏村，一座嶄新、漂亮的小學(xué)出現(xiàn)在記者面前，校園內(nèi)國(guó)旗高高迎風(fēng)飄揚(yáng)。這所青柏村“環(huán)境優(yōu)美、功能齊全”的花園式村級(jí)小學(xué)，是巴中市高標(biāo)準(zhǔn)的示范小學(xué)
四川黨的建設(shè) 2016年9期2016-12-30
- 基于指紋信息融合的蜂窩網(wǎng)室內(nèi)定位算法研究*
下的定位點(diǎn)集構(gòu)造置信橢圓，最后根據(jù)置信橢圓的位置關(guān)系決策出移動(dòng)終端的最終估計(jì)位置坐標(biāo)。真實(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)驗(yàn)證表明，提出的GSM/WCDMA決策層融合定位方案相較于單GSM、WCDMA網(wǎng)絡(luò)能夠有效剔除大誤差點(diǎn)，提升整體定位精度，具有更好的系統(tǒng)魯棒性。蜂窩網(wǎng) 位置指紋 室內(nèi) 置信橢圓 決策層融合蔣思琪重慶郵電大學(xué)，重慶市移動(dòng)通信技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，碩士研究生，研究方向?yàn)槭覂?nèi)定位。王向勇重慶郵電大學(xué)，重慶市移動(dòng)通信技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，碩士研究生，研究方向?yàn)槭覂?nèi)定位與被動(dòng)入侵檢
廣東通信技術(shù) 2016年6期2016-10-11
- 基于置信規(guī)則庫(kù)的應(yīng)急方案生成方法
50007）基于置信規(guī)則庫(kù)的應(yīng)急方案生成方法張愷 （福建船政交通職業(yè)學(xué)院 信息工程系，福建 福州350007）針對(duì)突發(fā)事件中數(shù)據(jù)存在不確定性，應(yīng)急方案生成困難的問(wèn)題，提出一種基于置信規(guī)則庫(kù)方案生成的新方法。將歷史案例的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成置信度分布形式，通過(guò)優(yōu)化模型對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)得到問(wèn)題與方案之間的置信規(guī)則庫(kù)，再應(yīng)用基于證據(jù)推理的置信規(guī)則庫(kù)推理方法獲得當(dāng)前突發(fā)事件的應(yīng)急方案；并以一個(gè)重大交通事故說(shuō)明該方法的可行性與有效性。突發(fā)事件；應(yīng)急方案；置信規(guī)則庫(kù)；重大交通
福建工程學(xué)院學(xué)報(bào) 2015年6期2015-12-15
- 正態(tài)應(yīng)力-正態(tài)強(qiáng)度下可靠度精確置信下限
強(qiáng)度下可靠度精確置信下限榮吉利1，宋乾強(qiáng)1，楊國(guó)孝2，張濤3（1.北京理工大學(xué)宇航學(xué)院，北京100081；2.北京理工大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院，北京100081；3.北京宇航系統(tǒng)工程研究所，北京100076）針對(duì)應(yīng)力和強(qiáng)度均服從正態(tài)分布，且二者的分布參數(shù)均未知的情況，有些學(xué)者給出了此條件下可靠度的近似置信下限，但是可靠度的近似置信下限在小樣本情況下誤差較大?；趹?yīng)力-強(qiáng)度模型，結(jié)合相關(guān)統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，給出可靠度的精確置信下限，同時(shí)與3種近似限方法進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果表明：無(wú)論
兵工學(xué)報(bào) 2015年2期2015-11-11
- 置信電氣：碳減排龍頭迎發(fā)展春天
置信電氣（600517）：12月12日巴黎氣候會(huì)議閉幕，我國(guó)提交了對(duì)碳排放的自主貢獻(xiàn)：2020年的目標(biāo)是單位國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放比2005年下降40-50%，2030年排放達(dá)到峰值并爭(zhēng)取盡早達(dá)峰，且比2005年下降60%-65%，還計(jì)劃于2017年啟動(dòng)全國(guó)碳排放交易體系。置信電氣長(zhǎng)期深耕于碳交易市場(chǎng)，從事低碳領(lǐng)域咨詢、開(kāi)發(fā)、交易、投資和教育文化五大類(lèi)業(yè)務(wù)，將極大的受益于我國(guó)乃至全球的碳交易市場(chǎng)的推進(jìn)。目前7個(gè)主要市場(chǎng)的累計(jì)成交量只有4083.28萬(wàn)噸，
股市動(dòng)態(tài)分析 2015年49期2015-09-10
- Welch譜估計(jì)的隨機(jī)誤差與置信度
%，但是其在一定置信概率下的置信區(qū)間并不知道。為了提高welch估計(jì)的精度，加窗技術(shù)的研究一直受到相關(guān)研究人員的關(guān)注[7]。合理的窗函數(shù)，可以減小因?yàn)閿?shù)據(jù)截?cái)鄮?lái)的能量泄露，繼而減小譜估計(jì)的系統(tǒng)誤差。譜估計(jì)的精度可以采用估計(jì)的偏差與估計(jì)的方差表示，小的方差表明單次估計(jì)接近真值的可能性大，是一種定性描述[3]。Welch譜估計(jì)的精度也可以定量描述，此時(shí)將譜估計(jì)結(jié)果作為一個(gè)隨機(jī)變量的一次實(shí)現(xiàn)，可采用置信度分析方法獲得其置信度與置信區(qū)間。文獻(xiàn)[8—10]采用定量
裝備環(huán)境工程 2015年1期2015-02-06
- 基于參數(shù)Bootstrap方法的雙參數(shù)指數(shù)分布可靠壽命的置信下限
我們想建立tR的置信下限.關(guān)于產(chǎn)品可靠壽命tR的置信限問(wèn)題在一些文獻(xiàn)中已經(jīng)有過(guò)討論.如Guenther[1]、Dunsmore[2]分別討論了在完全樣本的情況下，tR的精確置信下限和近似上下限，Engelhart-Bain[3]給出了當(dāng)tX(1)時(shí)tR的近似下限，但是沒(méi)有對(duì)其給出的置信下限的覆蓋率進(jìn)行討論.周源泉等[4]給出了tR的精確置信下限的計(jì)算公式，但此公式在可靠度R較小時(shí)需要解非線性方程，不利于應(yīng)用.董巖等[5]利用廣義樞軸量的方法給出了廣義置信下
- 一種基于置信規(guī)則的模糊推理算法
進(jìn)行改進(jìn)，提出了置信規(guī)則庫(kù)［6－7］的概念，加入了前提屬性權(quán)重和規(guī)則權(quán)重的描述，規(guī)則的結(jié)論部分加入置信度，采用分布式方式表達(dá)，在增加了規(guī)則包含的信息量的同時(shí)，將概率不確定性與模糊不確定性統(tǒng)一于規(guī)則描述中，但目前還沒(méi)有一種可行的模糊推理方法，能夠在置信規(guī)則的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)推理過(guò)程。為有效利用各種不確定性的定量信息和定性知識(shí)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜問(wèn)題決策，本文提出一種基于置信規(guī)則的模糊推理算法，該算法是基于置信規(guī)則的，將單個(gè)前件匹配度依據(jù)其相對(duì)重要程度加權(quán)求和，把前提屬性權(quán)重
電子科技 2013年4期2013-12-17
- 假設(shè)檢驗(yàn)與區(qū)間估計(jì)的關(guān)系問(wèn)題
參數(shù)μ的1-α的置信上限的關(guān)系時(shí)，發(fā)生了錯(cuò)誤．本文針對(duì)教材[1]的錯(cuò)誤，進(jìn)行了糾正，給出了二者的正確關(guān)系，并把結(jié)果進(jìn)行了推廣．1 現(xiàn)行教材的錯(cuò)誤及糾正設(shè)x1,x2,…,xn是來(lái)自正態(tài)總體N(μ,σ2)的樣本．教材[1]認(rèn)為，對(duì)第一類(lèi)假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題(1)(單側(cè)檢驗(yàn)問(wèn)題)，其水平為a的檢驗(yàn)的接受域?yàn)?2)(3)得到的應(yīng)該是參數(shù)μ的1-a置信下限而非置信上限．教材[1]所說(shuō)的“接受域”實(shí)際既非接受域也非拒絕域．那么，教材[1]錯(cuò)在什么地方呢？事實(shí)上，由于t分布是對(duì)
四川文理學(xué)院學(xué)報(bào) 2013年2期2013-11-30
- 多值置信的格值閉包算子及Galois聯(lián)絡(luò)＊
其相關(guān)推理的多值置信化應(yīng)該成為新的研究方向。應(yīng)該說(shuō)Bělohlávek在文獻(xiàn)［4］中引入的經(jīng)典序?yàn)V子（或?yàn)V子）已經(jīng)給了有益的提示。遺憾的是由于用來(lái)描述概念與推理的多值置信化的序?yàn)V子（或?yàn)V子）是背景格的經(jīng)典子集，這與多值邏輯結(jié)構(gòu)介入的出發(fā)點(diǎn)相悖，也導(dǎo)致概念和推理的多值置信化難以實(shí)現(xiàn)?；谏鲜龇治觯疚奶岢龆嘀?span id="syggg00" class="hl">置信濾子的概念，并把其作為閉包算子及其相關(guān)概念多值置信化的工具。然后提出基于多值置信濾子的K－置信閉包算子的概念，并給出等價(jià)刻畫(huà)。事實(shí)上，此類(lèi)閉包算子與
- 改進(jìn)的Fp－Growth數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)挖掘算法研究
首先尋找具有最小置信支持度的所有頻繁項(xiàng)集;基于滿足最小置信支持度和最小置信度的要求，再由頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生強(qiáng)相數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究重點(diǎn)是如何快速有效地找出滿足最小置信支持度的所有頻繁項(xiàng)集。由于Apriori算法在不停掃描數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)會(huì)通過(guò)產(chǎn)生大量的候選項(xiàng)集，并由此找出所有的頻繁項(xiàng)集，這就給算法在時(shí)間和空間上帶來(lái)太大的開(kāi)銷(xiāo)。Han等人提出一種新的基于所謂Fp－Tree的頻繁模式增長(zhǎng)算法已克服數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則的嚴(yán)重不足之處。Fp－Growth算法采用新的
- 泊松型元件成敗型開(kāi)關(guān)并串聯(lián)系統(tǒng)可靠度的Fiducial置信限
Fiducial置信限鐘景明，鄭海鷹?（溫州大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院，浙江溫州 325035）依據(jù)Fiducial理論，給出了泊松型元件成敗型開(kāi)關(guān)并串聯(lián)系統(tǒng)可靠度的Fiducial置信下限的可靠性表達(dá)式，并基于元件的定數(shù)截尾壽命試驗(yàn)數(shù)據(jù)和開(kāi)關(guān)的成敗型試驗(yàn)數(shù)據(jù)，利用Beta分布和Monte-Carlo隨機(jī)模擬的數(shù)值計(jì)算方法來(lái)擬合數(shù)據(jù)，結(jié)果表明，基于Fiducial理論與Beta擬合方法研究該系統(tǒng)置信下限是切實(shí)可行的．并串聯(lián)系統(tǒng)；可靠度；Fiducial置信限根
- 兩種情形下威布爾分布置信下限的確定
情形下威布爾分布置信下限的確定金永姬， 宋媛， 姜今錫*（延邊大學(xué)理學(xué)院 數(shù)學(xué)系，吉林 延吉133002）采用樣本空間排序法，討論了在I型區(qū)間刪失數(shù)據(jù)情形下和定時(shí)截尾情形下的數(shù)據(jù)服從威布爾分布時(shí)的可靠度置信下限問(wèn)題，其中威布爾分布的形狀參數(shù)是在某有限區(qū)間內(nèi)．對(duì)給定的置信水平和任意大小的樣本，給出了威布爾分布下可靠度置信下限的確定方法．威布爾分布；置信下限；I型區(qū)間刪失數(shù)據(jù)；定時(shí)截尾航空航天等領(lǐng)域的許多產(chǎn)品的壽命通常都服從威布爾分布，因此如何確定威布爾分布下
- 選擇中行動(dòng)主體認(rèn)知世界的劃分
世界應(yīng)該被劃分為置信世界和非置信世界，二者之間的關(guān)系有:1)行動(dòng)主體置信世界中的命題(或知識(shí))與非置信世界中的命題構(gòu)成其認(rèn)知的總和;對(duì)于一命題，行動(dòng)主體要么是置信的，要么是非置信的;不存在行動(dòng)主體既置信又不置信的命題;若行動(dòng)主體對(duì)一命題不是持置信的態(tài)度，則他是非置信于它的。2)行動(dòng)主體置信世界與非置信世界中不存在共同的命題;對(duì)于一命題，行動(dòng)主體既置信它，又不置信它，是不可能的;如果行動(dòng)主體置信了一命題，則并非他對(duì)該命題是非置信的。在選擇中，行動(dòng)主體所持有某
天津商業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào) 2012年1期2012-07-25
- 充電系統(tǒng)可靠性的置信下限
充電系統(tǒng)可靠性的置信下限楊利升，鄭海鷹?(溫州大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院，浙江溫州 325035)利用充電設(shè)備的定時(shí)截尾壽命實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)換開(kāi)關(guān)的成敗型實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，對(duì)充電系統(tǒng)可靠性的置信下限進(jìn)行了研究.在轉(zhuǎn)換開(kāi)關(guān)不完全可靠的情況下，給出了充電系統(tǒng)可靠性的表達(dá)式，求出了充電系統(tǒng)可靠性的精確Fiducial置信下限，進(jìn)而用擬合法和MML法分別求出了充電系統(tǒng)可靠性的近似置信下限，數(shù)值模擬結(jié)果說(shuō)明這兩種方法都是可行的.充電系統(tǒng)；可靠性；置信下限充電系統(tǒng)主要由充電設(shè)備、控制
- 威布爾分布無(wú)故障數(shù)據(jù)的可靠性評(píng)估
數(shù)η的1-α單側(cè)置信下限為：a）基本可靠度的點(diǎn)估計(jì)對(duì)于任意給定的工作時(shí)間t0，其基本可靠度Rm(t0)為：基本可靠度的1-α單側(cè)置信下限估計(jì)為：b）任務(wù)可靠度的點(diǎn)估計(jì)[4]如果產(chǎn)品的任務(wù)時(shí)間為tz，而該產(chǎn)品已累計(jì)工作時(shí)間為ts，則該產(chǎn)品完成該次任務(wù)的可靠度為：2.2 形狀參數(shù)m未知時(shí)的可靠性評(píng)估設(shè)n個(gè)產(chǎn)品試驗(yàn)了t1，t2，…，tn沒(méi)有出現(xiàn)故障，形狀參數(shù)m未知。但通過(guò)相似產(chǎn)品的信息和工程分析可以給出形狀參數(shù)的一個(gè)界限，如設(shè)0＜m1≤m≤m2， 其中 m1，
電子產(chǎn)品可靠性與環(huán)境試驗(yàn) 2011年6期2011-06-03
- 基于一次性檢測(cè)數(shù)據(jù)的幾何型元件串聯(lián)系統(tǒng)可靠性的置信限
串聯(lián)系統(tǒng)可靠性的置信限楊利升，鄭海鷹?(溫州大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院，浙江溫州 325035)利用一次性檢測(cè)數(shù)據(jù)討論了幾何型元件串聯(lián)系統(tǒng)可靠性的置信限問(wèn)題．根據(jù)可靠度極大似然估計(jì)的大小對(duì)成功數(shù)組樣本點(diǎn)進(jìn)行排序，在實(shí)驗(yàn)成功總次數(shù)已知的情況下，給出了串聯(lián)系統(tǒng)可靠性的精確置信下限，證明了其經(jīng)典精確性和最優(yōu)性，進(jìn)而給出串聯(lián)系統(tǒng)可靠性的近似置信下限，并對(duì)近似置信下限的精度進(jìn)行了討論．串聯(lián)系統(tǒng)；可靠性；置信下限實(shí)際中的許多設(shè)備和系統(tǒng)，例如戰(zhàn)略導(dǎo)彈、火箭、航天飛機(jī)等，一般