【摘 要】
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针对一般系统可靠性分析与预测方法在处理多层次信息分布不均衡(multi-level&information imbalanced,MLII)系统时的一些局限性,提出了基于贝叶斯推理与信息提取融合的系统可
【机 构】
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北京科技大学机械工程学院,北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费(FRF-TP-17-056A1);中国博士后科学基金面上项目(2018M630073)资助课题
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针对一般系统可靠性分析与预测方法在处理多层次信息分布不均衡(multi-level&information imbalanced,MLII)系统时的一些局限性,提出了基于贝叶斯推理与信息提取融合的系统可靠性分析方法。该方法通过引入直接先验分布、间接先验分布与融合先验分布的方式,重构了经典贝叶斯推理算法。主要创新性包括提出了基于自更新权重系数的贝叶斯混合算法,该算法可充分利用底层单元的完备数据,自下而上地补偿顶层匮乏的信息,获得较为准确的系统可靠性分析与预测结果。将该方法应用于具有MLII特点的复杂机电系统,分析结果较传统方法有更高的准确性。
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