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多阶段小样本数据条件下装备试验评估
多阶段小样本数据条件下装备试验评估

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工业技术

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  • 作 者:谢红卫,孙志强,李欣欣等著
  • 出 版 社:北京:国防工业出版社
  • 出版年份:2016
  • ISBN:7118109832
  • 页数:184 页
图书介绍:
《多阶段小样本数据条件下装备试验评估》目录

第一章 绪论 1

1.1 引言 1

1.2 可靠性增长问题的试验评估现状 2

1.3 命中概率和精度的试验评估和鉴定现状 7

1.4 雷达最大探测距离的试验评估和鉴定现状 10

参考文献 11

第二章 准备知识 16

2.1 引言 16

2.2 贝叶斯方法的基本理论 16

2.2.1 基本概念 16

2.2.2 贝叶斯公式及其解释 17

2.2.3 先验分布的构造及后验分布的计算 18

2.2.4 贝叶斯方法在装备试验评估中的应用 26

2.3 变动统计方法的基本理论 28

2.3.1 基本内涵和关键问题 28

2.3.2 变动统计中的数据预处理方法 31

2.3.3 变动统计的基本方法 33

2.3.4 变动统计在装备试验评估中的应用 37

参考文献 39

第三章 多阶段延缓纠正可靠性增长试验评估方法 42

3.1 引言 42

3.2 多阶段延缓纠正可靠性增长过程建模 43

3.3 顺序约束建模法 45

3.3.1 序化关系分析与检验 45

3.3.2 贝叶斯分析与后验计算 46

3.3.3 示例分析与比较 48

3.4 折合因子法 49

3.4.1 折合因子的定义及其F分布分位点估计 50

3.4.2 折合因子的随机化方法 52

3.5 增长因子法 57

3.5.1 增长因子的定义及现有的确定方法 57

3.5.2 增长因子的F分布分位数确定方法 58

3.5.3 增长因子的ML-Ⅱ确定方法 59

3.6 线性模型建模法 62

3.6.1 多阶段指数寿命模型的建模方法 62

3.6.2 超参数估计的贝叶斯-Monte Carlo方法 63

3.6.3 基于贝叶斯预测的失效率后验分布 64

3.6.4 参数后验分布的递推计算方法 65

3.6.5 示例分析 66

参考文献 68

第四章 多阶段含延缓纠正可靠性增长试验评估方法 69

4.1 引言 69

4.2 多阶段含延缓纠正可靠性增长过程建模 70

4.3 基于MS-NHPP-Ⅰ模型的顺序约束法 73

4.3.1 序化关系分析及检验 74

4.3.2 模型的贝叶斯分析 75

4.3.3 形参估计值与阶段失效强度的先验分布 76

4.3.4 示例分析 77

4.4 基于MS-NHPP-Ⅱ模型的顺序约束法 78

4.4.1 多阶段含延缓纠正试验的建模方法 78

4.4.2 基于Dirichlet先验的贝叶斯分析 79

4.4.3 后验分布的MCMC计算方法 80

4.4.4 示例分析 82

4.5 多台设备同时投试情况下的增长因子法 84

4.5.1 增长因子法的一般分析 84

4.5.2 AMSAA- BISE模型的贝叶斯近似计算 85

4.5.3 先验分布的转换与后验分布的处理 87

4.5.4 MS-NHPP-I模型的贝叶斯分析 89

4.5.5 示例分析 92

4.6 基于比例强度假设的线性模型建模与分析 93

4.6.1 比例强度假设与线性模型建模 93

4.6.2 线性模型的极大似然估计 95

4.6.3 模型检验与预测 97

4.6.4 示例分析 97

参考文献 99

第五章 多批次试验数据下装备命中概率评估方法 101

5.1 引言 101

5.2 单批次同总体试验数据的命中概率评估方法 102

5.2.1 基于二项分布的命中概率评估方法 102

5.2.2 基于正态分布的整体弹命中概率估计 103

5.2.3 基于正态分布的子母弹命中概率估计 106

5.2.4 小样本情况下的命中概率估计 110

5.2.5 示例分析与比较 112

5.3 多批次异总体试验数据的命中概率评估方法 116

5.3.1 基于二项分布的多批次试验命中概率估计 116

5.3.2 基于正态分布的多批次试验命中概率估计 116

5.3.3 参数后验分布求解的MCMC方法 119

5.3.4 两向相关情况下的处理方法 120

5.3.5 示例分析与比较 122

参考文献 125

第六章 多来源试验数据下装备命中概率评估方法 126

6.1 引言 126

6.2 基于两类试验信息的正态变量融合估计 128

6.2.1 正态分布及其共轭分布 128

6.2.2 基于贝叶斯相继律的融合方法 130

6.2.3 限制仿真样本容量的融合方法 131

6.2.4 考虑仿真可信性的混合先验融合方法 133

6.2.5 改进的混合后验融合方法 135

6.2.6 仿真可信性与相容性检验 137

6.2.7 示例分析与讨论 138

6.3 基于两类试验信息的命中概率融合评估 141

6.3.1 两向独立时的命中概率估计 141

6.3.2 多元正态分布的混合后验融合方法 142

6.3.3 多元正态分布样本的相容性检验 145

6.3.4 示例分析与比较 146

6.4 基于多源试验信息的融合估计方法 147

6.4.1 多源先验分布融合方法及其改进 147

6.4.2 正态分布参数的混合后验融合方法 148

6.4.3 示例分析与比较 149

6.5 融合多来源数据的命中概率鉴定方案设计 150

6.5.1 计数固定抽样检验方法 150

6.5.2 利用贝叶斯方法对计数固定抽样检验方法的改进 152

参考文献 154

第七章 航空子母炸弹制导精度鉴定的贝叶斯方法 156

7.1 引言 156

7.2 WCMD武器技战术指标分析 157

7.2.1 子弹散布密度与母弹布撒高度 158

7.2.2 毁伤面积与布撒精度 158

7.3 WCMD鉴定方案设计 159

7.3.1 经典的序贯检验方法 159

7.3.2 布撒点的高度偏差检验 161

7.3.3 布撒点的平面偏差检验 162

7.3.4 布撒均匀度鉴定方案 163

7.4 仿真结果分析 166

参考文献 168

第八章 预警雷达最大探测距离鉴定与评估的贝叶斯方法 169

8.1 引言 169

8.2 雷达最大探测距离评估的经典方法 169

8.2.1 检飞计划制定和数据处理 169

8.2.2 检飞架次的确定 170

8.3 利用贝叶斯方法设计雷达检飞试验方案 172

8.3.1 先验信息的收集与整理 172

8.3.2 先验信息的建模 173

8.3.3 确定观测样本数(检飞架次) 175

8.3.4 开展定型检飞并评估最大距离 176

参考文献 177

附录A MCMC算法概述 178

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