指数寿命型序贯抽样的Bayes估计

序贯抽样一般只给出试验结束时“接受”或“拒收”的判断。本文给出在对指数寿命型设备进行序贯试验,当作出“接受”判断时,失效率的Bayes点估计及其Bayes置信上限,并给出了数值例。     

基于行车轨迹通信算法

随着城市中汽车数量的大增,汽车与汽车之间的通信系统显得尤为重要。因此互联网在行车过程中起到了重要的作用,其中的车载网便扮演着物物通信的功能。本文提出行车过程中复杂特性的分发算法,首先对多个城市中的汽车进行汽车行动路线的统计与分析,其中包含了通信车辆之间的距离、所连车辆的数量分布以及聚集指标,从结论分析得到车与车之间联系的数量呈现一定的指数分布;并且在小范围内,聚集指标比较高。根据上述特性分,推算出一种车辆行进轨迹数据的分发算法,以便于进行车辆与车辆的实时通信,这样就能大大提高车辆行驶的有效性和降低车祸之间的发生。     

不同选样方法下暴雨频率指数分布曲线的适用性

为了判定指数分布曲线是否适用于选取的样本系列,对不同选样样本系列的概率密度曲线和指数分布曲线之间的相似情况进行了理论分析,并结合实例采用指数分布曲线对不同选样方法下选取的样本系列概率密度直方图进行曲线拟合。结果表明：年最大值法选样从理论上不适宜选用指数分布曲线进行频率分析;年多个样法选取样本系列只有在概率密度曲线呈“捺”形时,才可以考虑采用指数分布曲线,否则不宜采用。     

复杂系统平均寿命的估计和性质

根据已知的基于最小路径或最小割集复杂系统可靠度函数的解析表达式,给出当子系统寿命分布服从指数分布时,系统平均寿命的表达式.利用这一表达形式,在子系统寿命变量服从指数分布条件下,分别就完全数据和截尾数据两种情况,给出了系统平均寿命的估计,并对估计性质进行了研究.并在完全数据下,给出了估计的渐近分布.     

基于SOLe的自动推理算法

研究不确定型数据时,针对宏观上缺失数据和噪声数问题,提出了一种应用于智能决策系统的自动推理方法,可以有效地从不确定型数据中提取知识并完成无监督分类,从而提高整个决策系统的正确性和鲁棒性.通过对非结构化知识的分析,采用二阶逻辑在取值论域内增设集合形式的谓词变量与量词变量,结合指数分布簇的区间参数估计对二阶逻辑进行修正,建立基于扩展二阶逻辑的精度较高的自动推理模型框架.使用UCI机器学习数据集中的数据,通过仿真实验分析验证了算法在正确性和鲁棒性上提升约7%和6.5%,并可以得到准确数据集.在智能决策和专家系统中都将提供一种新的研究方法.     

用计算机实现指数分布的比较试验设计

比较试验(假设检验)作为统计推断的一种方法,在产品质量检验中发挥着重要作用。鉴于现有的假设检验大多局限于正态分布,因此进行了总体服从指数分布的比较试验设计。讨论了总体的参数估计与假设检验问题,并分别从单边和双边检验角度进行分析,根据实际问题需要,结合数值分析算法,利用C++语言编写出自动确定试验时所应抽取的样本容量及判断满足工程精度要求的拒绝域端点的程序。     

一类指数型变量均值的Bayes 递进修正估计

基于统计决策理论,给出一种借助先验分布求解一类只有不完全样本的指数型变量均值的Bayes递进修正估计方法,并证明了该方法是最佳的。这是一种动态离散数据融合方法,能够根据观测样本的不断增加而修正估计结果。该方法在预估服役中的导弹武器性能方面具有重要的实用价值。     

双参数指数分布异常数据的检验

针对双参数指数分布的异常大数据,给出了一种新的检验方法。寻找到总体参数的具有较好稳健性的估计量,并在此基础上构造出检验统计量,求出了该检验统计量精确的概率密度函数和大样本情形下的近似分布,得到了检验临界值简洁的近似表达式。     

指数分布可靠性验证试验系统的设计与实现

工程实际中,大量产品采用指数分布模型。指数分布可靠性验证中,需查阅大量表格,计算分析繁琐,急需实用的计算分析软件系统。按国家军用标准提出了指数分布可靠性验证试验系统的设计与实现方法,并研制了分析软件,帮助工程技术人员快速、准确地选择验证试验方案,从而有效地评定产品质量,并使其达到预定目标。