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枪械产品的靶场试验属于消耗性试验。因此考虑到费用等因素,靶场试验次数往往较少。传统的产品可靠性评估方法置信度不佳。针对试验样本较小的问题,提出了基于小子样下的Bayes分析方法。充分利用了小样本信息,弥补了现场试验数据的不足。在样本数据有限的情况下使得出的结论更接近实际情况。 相似文献
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针对应用Bayes方法评估圆概率误差(CEP)时仿真数据容易“淹没”现场实弹数据,导致评估结果无效甚至错误的问题,提出一种基于“有效样本”的飞行与仿真数据融合算法与融合仿真数据的小子样CEP评估方法。使用重要性抽样方法中抽样效率的评估模型度量仿真先验分布与总体分布之间的偏差,建立考虑仿真先验信息有偏差时仿真先验分布的确定方法。该方法在融合评估时仿真样本权重同时依据仿真先验分布与总体分布之间的偏差和样本量调整,而不是原方法中仅仅依赖验前试验的试验次数分配。实验和应用案例表明,新方法的估计性能显著好于传统方法,可以有效解决装备鉴定和定型试验中小子样CEP评估问题。 相似文献
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为解决导弹装备零部组件的可靠性评估问题,提出一种用小子样试验数据进行装备零部组件的可靠性评估方法。通过将Bootstrap进行改进得到Bayes Bootstrap,采用验前信息弥补现场试验子样的不足,利用先验信息的Bootstrap进行可靠性评估,并给出一种具有双参数Weibull分布特征的零部组件可靠性评估实例。实验结果表明:该方法可有效解决小子样条件下的导弹装备零部组件的可靠性评估问题,可为实现信息化战争中的精确保障、满足战时高效保障的需求提供参考。 相似文献
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基于Bayes混合验前分布的成败型产品可靠性评估 总被引:1,自引:0,他引:1
针对小子样成败型产品可靠性评估问题,引入混合验前分布构造方法,推导了Bayes混合验前分布下成败型产品可靠度参数的验后概率分布函数,研究了验前分布参数对于验后估计的影响,并总结了验前分布参数选择的一般性原则。分析对比了传统Bayes方法和混合验前分布方法的参数验后估计,其结果表明后者能够有效避免验前信息淹没现场信息的问题。对验后均方误差的分析表明混合验前分布方法能够一定程度上改善估计的效果。与幂验前方法的对比结果表明,当验前样本容量较大时,混合验前分布方法的估计效果优于幂验前方法。 相似文献
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As weapon system effectiveness is affected by many factors,its evaluation is essentially a multi-criterion decision making problem for its complexity.The evaluation model of the effectiveness is established on the basis of metrics architecture of the effectiveness.The Bayesian network,which is used to evaluate the effectiveness,is established based on the metrics architecture and the evaluation models.For getting the weights of the metrics by Bayesian network,subjective initial values of the weights are given,gradient ascent algorithm is adopted,and the reasonable values of the weights are achieved.And then the effectiveness of every weapon system project is gained.The weapon system,whose effectiveness is relative maximum,is the optimization system.The research result shows that this method can solve the problem of AHP method which evaluation results are not compatible to the practice results and overcome the shortcoming of neural network in multilayer and multi-criterion decision.The method offers a new approach for evaluating the effectiveness. 相似文献
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针对鉴定试验花费大、周期长的问题,提出一种水下无人航行器导航误差小子样贝叶斯试验CEP评定方法。该方法综合运用大量验前子样,对其进行相容性检验,以确定有效的验前子样,并运用统计推断理论获取验前信息。根据在验收试验中获取的验后子样获取验后信息,利用贝叶斯理论推出无人航行器满足CEP指标的概率。实例结果表明了方法的有效性和实用性。 相似文献
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基于贝叶斯网络的目标毁伤效果评估研究 总被引:6,自引:0,他引:6
随着现代战争节奏的加快,战场环境的复杂化,目标毁伤效果评估(BDA)对战场指挥员的作战决策影响越来越大。而现代战场的复杂性及目标毁伤信息的不确定性,给目标BDA带来了巨大挑战。贝叶斯网络是最近几十年刚流行起来的一种不确定性推理工具,它可以根据不确定或不完整信息对所研究的问题做出相对准确的推理,贝叶斯网络的这种特点正好适合在战场上根据各种不确定或不完整的目标毁伤信息对目标毁伤效果进行综合评估。通过对基于贝叶斯网络的目标BDA方法的探讨,叙述了贝叶斯网络模型的建立与更新过程,并以机场跑道为研究对象,演示了利用贝叶斯网络进行目标BDA的过程,说明了贝叶斯网络在目标BDA中应用的可行性与有效性。 相似文献
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基于粗糙集规则提取的导弹武器质量性能评估方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
传统的评估方法在指标体系获取、模型建立及专家资源数量等方面都会受到各种主观因素的影响和制约,从而降低评估结果的客观性及正确性。为了克服传统方法的缺点,基于粗糙集理论并结合相关机器学习算法,以导弹武器在寿命周期中的质量数据为基础,从中自动分析、提取导弹武器的质量性能评估规则,进而对导弹武器当前的质量状况给出评估。阐述了该评估方法的理论依据,设计并实现了规则提取及评估中的算法步骤。该评估方法以客观的质量信息为基础,不依赖于任何先验知识,不受专家资源制约,规避了主观因素的介入,有效提高了评估结论的客观性和正确性。通过小子样数据和大子样数据2种情形下的算例分别对整机级和部件级的武器质量性能进行了模拟评估,评估结果验证了该方法的有效性和正确性。传统的评估方法在指标体系获取、模型建立及专家资源数量等方面都会受到各种主观因素的影响和制约,从而降低评估结果的客观性及正确性。为了克服传统方法的缺点,基于粗糙集理论并结合相关机器学习算法,以导弹武器在寿命周期中的质量数据为基础,从中自动分析、提取导弹武器的质量性能评估规则,进而对导弹武器当前的质量状况给出评估。阐述了该评估方法的理论依据,设计并实现了规则提取及评估中的算法步骤。该评估方法以客观的质量信息为基础,不依赖于任何先验知识,不受专家资源制约,规避了主观因素的介入,有效提高了评估结论的客观性和正确性。通过小子样数据和大子样数据2种情形下的算例分别对整机级和部件级的武器质量性能进行了模拟评估,评估结果验证了该方法的有效性和正确性。 相似文献