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一种基于贝叶斯理论的小子样可靠性评定方法研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题的研究背景及意义第10-12页
        1.1.1 课题的背景第10-11页
        1.1.2 课题的意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
    1.3 主要研究内容和预期研究成果第14-15页
    1.4 本文的组织结构第15-16页
第2章 相关研究基础第16-24页
    2.1 相关关键技术第16-18页
        2.1.1 D-S证据理论第16-17页
        2.1.2 Fisher最优分割法第17页
        2.1.3 和声搜索算法第17-18页
    2.2 相容性检验方法第18-19页
    2.3 贝叶斯可靠性评定关键技术第19-21页
        2.3.1 贝叶斯相关理论第19-20页
        2.3.2 贝叶斯可靠性评定的一般步骤第20-21页
    2.4 本章小结第21-24页
第3章 验前信息折算方法的研究第24-38页
    3.1 研究概述第24-25页
    3.2 相似系统的信息折算第25-30页
        3.2.1 问题提出及分析第25-27页
        3.2.2 相似系统关系模型第27-28页
        3.2.3 基于D-S证据理论的折算方法第28-30页
    3.3 不同环境下信息的折算第30-35页
        3.3.1 问题提出及分析第30-32页
        3.3.2 HS算法的参数优化第32-34页
        3.3.3 基于F-HS算法的信息折算第34-35页
    3.4 本章小结第35-38页
第4章 基于贝叶斯理论的可靠性评定方法第38-52页
    4.1 验前分布的确定第38-39页
    4.2 多源验前信息融合第39-44页
        4.2.1 问题提出及分析第40-41页
        4.2.2 混合验前分布模型第41-44页
    4.3 贝叶斯验后分布模型第44-47页
        4.3.1 验后分布模型第44-45页
        4.3.2 Gibbs采样算法第45-47页
    4.4 小子样可靠性评定第47-50页
        4.4.1 贝叶斯可靠性模型第47-48页
        4.4.2 贝叶斯可靠性评定第48-50页
    4.5 本章小结第50-52页
第5章 实验及结果分析第52-60页
    5.1 实验平台及数据集第52-53页
        5.1.1 实验平台第52页
        5.1.2 实验数据集第52-53页
    5.2 实验评价标准第53-54页
        5.2.1 折算方法评价标准第53页
        5.2.2 贝叶斯评定评价标准第53-54页
    5.3 实验结果及分析第54-59页
        5.3.1 相似系统折算方法对比实验第54-55页
        5.3.2 环境因子折算方法对比实验第55-56页
        5.3.3 混合验前分布模型对比实验第56-59页
    5.4 本章小结第59-60页
结论第60-62页
参考文献第62-68页
致谢第68页

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