多阶段小样本数据条件下装备试验评估
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- ISBN:9787118109832
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:32开
- 页数:184
- 出版时间:2016-09-01
- 条形码:9787118109832 ; 978-7-118-10983-2
本书特色
《多阶段小样本数据条件下装备试验评估》共分为8章。第壹章为绪论,概述了可靠性增长问题、命中概率/精度评定问题和雷达探测距离评估问题的研究现状,阐述了变动统计的基本概念、理论和有关方法。第二章为准备知识,系统地介绍了贝叶斯方法和变动统计方法的有关概念、基本内涵、方法和应用领域,为全书奠定了理论基础。第三章讨论了多阶段延缓纠正模式下可靠性增长试验评估的有关方法,包括顺序约束建模法、折合因子法、增长因子法和线性模型建模法。第四章讨论了多阶段含延缓纠正模式下可靠性增长试验评估方法,包括基于MS—NHPP—I模型的顺序约束法、基于MS—NHPP—Ⅱ模型的顺序约束法、增长因子法和线性模型法。第五章讨论了多阶段数据条件下装备命中概率的评估方法,研究了如何充分利用多批次异总体的试验数据开展命中概率评估。第六章讨论了融合多来源试验数据的命中概率评估方法,重点讨论了仿真数据和现场试验数据的融合问题。第七章和第八章结合实际需求,分别讨论了风修正航空子母炸弹的精度鉴定和预警雷达探测距离的评估问题,设计了相应的评估方法。
内容简介
本书内容包括:绪论、准备知识、多阶段延缓纠正可靠性增长试验评估方法、多阶段含延缓纠正可靠性增长试验评估方法、多批次试验数据下装备命中概率评估方法、多来源试验数据下装备命中概率评估方法、航空子母炸弹制导精度鉴定的贝叶斯方法、预警雷达*大探测距离鉴定与评估的贝叶斯方法。
目录
1.1引言
1.2可靠性增长问题的试验评估现状
1.3命中概率和精度的试验评估和鉴定现状
1.4雷达*大探测距离的试验评估和鉴定现状
参考文献
第二章准备知识
2.1引言
2.2贝叶斯方法的基本理论
2.2.1基本概念
2.2.2贝叶斯公式及其解释
2.2.3先验分布的构造及后验分布的计算
224贝叶斯方法在装备试验评估中的应用
2.3变动统计方法的基本理论**章绪论1.1引言 1.2可靠性增长问题的试验评估现状 1.3命中概率和精度的试验评估和鉴定现状 1.4雷达*大探测距离的试验评估和鉴定现状 参考文献第二章准备知识2.1引言 2.2贝叶斯方法的基本理论 2.2.1基本概念 2.2.2贝叶斯公式及其解释 2.2.3先验分布的构造及后验分布的计算 224贝叶斯方法在装备试验评估中的应用 2.3变动统计方法的基本理论 2.3.1基本内涵和关键问题 2.3.2变动统计中的数据预处理方法 23.3变动统计的基本方法 2.3.4变动统计在装备试验评估中的应用 参考文献第三章多阶段延缓纠正可靠性增长试验评估方法3.1引言 3.2多阶段延缓纠正可靠性增长过程建模 3.3顺序约束建模法 3.3.1序化关系分析与检验 3.3.2贝叶斯分析与后验计算 3.33示例分析与比较 3.4折合因子法 3.4.1折合因子的定义及其F分布分位点估计 3.4.2折合因子的随机化方法 3.5增长因子法 3.5.1增长因子的定义及现有的确定方法 3.5.2增长因子的F分布分位数确定方法 3.5.3增长因子的ML—Ⅱ确定方法 3.6线性模型建模法 3.6.1多阶段指数寿命模型的建模方法 3.6.2超参数估计的贝叶斯—MonteCarlo方法 3.6.3基于贝叶斯预测的失效率后验分布 3.6.4参数后验分布的递推计算方法 3.6.5示例分析 参考文献第四章多阶段含延缓纠正可靠性增长试验评估方法4.1引言 4.2多阶段含延缓纠正可靠性增长过程建模 4.3基于MS—NHPP—I模型的顺序约束法 4.3.1序化关系分析及检验 4.3.2模型的贝叶斯分析 4.3.3形参估计值与阶段失效强度的先验分布 4.3.4示例分析 4.4基于MS—NHPP—Ⅱ模型的顺序约束法 4.4.1多阶段含延缓纠正试验的建模方法 4.4.2基于Dirichlet先验的贝叶斯分析 4.4.3后验分布的MCMC计算方法 4.4.4示例分析 4.5多台设备同时投试情况下的增长因子法 4.5.1增长因子法的一般分析 4.5.2AMSAA—BISE模型的贝叶斯近似计算 4.5.3先验分布的转换与后验分布的处理 4.5.4MS—NHPP—I模型的贝叶斯分析 4.5.5示例分析 4.6基于比例强度假设的线性模型建模与分析 4.6.1比例强度假设与线性模型建模 4.6.2线性模型的极大似然估计 4.6.3模型检验与预测 4.6.4示例分析 参考文献第五章多批次试验数据下装备命中概率评估方法5.1引言 5.2单批次同总体试验数据的命中概率评估方法 5.2.1基于二项分布的命中概率评估方法 5.2.2基于正态分布的整体弹命中概率估计 5.2.3基于正态分布的子母弹命中概率估计 5.2.4小样本情况下的命中概率估计 5.2.5示例分析与比较 5.3多批次异总体试验数据的命中概率评估方法 5.3.1基于二项分布的多批次试验命中概率估计 5.3.2基于正态分布的多批次试验命中概率估计 5.3.3参数后验分布求解的MCMC方法 5.3.4两向相关情况下的处理方法 5.3.5示例分析与比较 参考文献第六章多来源试验数据下装备命中概率评估方法6.1引言 6.2基于两类试验信息的正态变量融合估计 6.2.1正态分布及其共轭分布 6.2.2基于贝叶斯相继律的融合方法 6.2.3限制仿真样本容量的融合方法 6.2.4考虑仿真可信性的混合先验融合方法 6.2.5改进的混合后验融合方法 6.2.6仿真可信性与相容性检验 6.2.7示例分析与讨论 6.3基于两类试验信息的命中概率融合评估 6.3.1两向独立时的命中概率估计 6.3.2多元正态分布的混合后验融合方法 6.3.3多元正态分布样本的相容性检验 6.3.4示例分析与比较 6.4基于多源试验信息的融合估计方法 6.4.1多源先验分布融合方法及其改进 6.4.2正态分布参数的混合后验融合方法 6.4.3示例分析与比较 6.5融合多来源数据的命中概率鉴定方案设计 6.5.1计数固定抽样检验方法 6.5.2利用贝叶斯方法对计数固定抽样检验方法的改进, 参考文献第七章航空子母炸弹制导精度鉴定的贝叶斯方法7.1引言 7.2WCMD武器技战术指标分析 7.2.1子弹散布密度与母弹布撒高度 7.2.2毁伤面积与布撒精度 7.3WCMD鉴定方案设计 7.3.1经典的序贯检验方法 7.3.2布撤点的高度偏差检验 7.3.3布撒点的平面偏差检验 7.3.4布撒均匀度鉴定方案 7.4仿真结果分析 参考文献第八章预警雷达*大探测距离鉴定与评估的贝叶斯方法8.1引言 8.2雷达*大探测距离评估的经典方法 8.2.1检飞计划制定和数据处理 8.2.2检飞架次的确定 8.3利用贝叶斯方法设计雷达检飞试验方案 8.3.1先验信息的收集与整理 8.3.2先验信息的建模 8.3.3确定观测样本数(检飞架次) 8.3.4开展定型检飞并评估*大距离 参考文献附录AMCMC算法概述信息
作者简介
谢红卫,博士,教授,专业技术5级,学校控制科学与工程学科带头人之一。多年来一直从事教学科研一线工作。多年来一直从事《自动控制原理》、《系统辨识》等课程的教学任务,近5年来,年均完成教学任务量100余课时。出版教材3部。指导本科毕业设计5名,硕士生5名,博士生3名。承担教学研究项目2项。2008年,以负责人身份承建的《自动控制原理》课程获得湖南省精品课程。孙志强,博士,讲师。从事装备试验数据处理方面的研究工作,承担或参与了多项装备预研项目、预研基金项目、自然基金项目以及外协项目的研究工作,积累了较为丰富的科研
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