论文摘要
对于具有高可靠性的产品来说,收集其故障数据有一定难度,而且收集到的数据样本量很小。文章针对小样本故障数据,通过神经网络进行训练,得到与原始数据分布规律相近的扩充数据样本;基于产品寿命服从对数正态分布的假设,对其建立相关统计可靠性模型,使用马尔可夫链蒙特卡洛算法对模型参数进行估计;最后,通过贝叶斯卡方拟合优度检验证实模型的适用性,为产品使用寿命的参数估计问题提供直接而有效的方法。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陶鹤,刘伟,付晶园
关键词: 可靠性评估,对数正态分布,算法,神经网络
来源: 统计与决策 2019年03期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,基础科学
专业: 数学
单位: 兰州财经大学陇桥学院,甘肃省高校区域循环经济重点实验室
基金: 甘肃省教育厅项目(2018A-231)
分类号: O213.2
DOI: 10.13546/j.cnki.tjyjc.2019.03.020
页码: 89-92
总页数: 4
文件大小: 1452K
下载量: 458
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