| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-32页 |
| ·研究背景 | 第12-14页 |
| ·相关领域及其国内外研究现状 | 第14-25页 |
| ·贝叶斯分析及其在可靠性中的应用 | 第14-16页 |
| ·生存分析及其在可靠性中的应用 | 第16-19页 |
| ·贝叶斯生存分析方法概述 | 第19-20页 |
| ·MCMC稳态模拟方法概述 | 第20-23页 |
| ·MCMC在管理科学相关领域中的应用 | 第23-25页 |
| ·存在问题及可行的研究方向 | 第25-26页 |
| ·研究意义 | 第26-27页 |
| ·研究内容、技术路线及论文结构 | 第27-31页 |
| ·研究内容 | 第27-28页 |
| ·技术路线 | 第28-29页 |
| ·论文结构 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 2 基于MCMC的贝叶斯推断及其可靠性评估流程 | 第32-48页 |
| ·基于MCMC的先验确定 | 第32-34页 |
| ·可靠性中先验信息的获取、检验与融合 | 第32-33页 |
| ·基于MCMC的先验选择 | 第33-34页 |
| ·基于MCMC的后验抽样 | 第34-37页 |
| ·MH抽样 | 第35-36页 |
| ·Gibbs抽样 | 第36-37页 |
| ·MCMC收敛性诊断的G-R-B方法 | 第37-41页 |
| ·Gelman与Rubin的诊断方法 | 第38-39页 |
| ·Brooks与Gelman的诊断方法 | 第39-41页 |
| ·MC均值标准误 | 第41-42页 |
| ·基于MCMC的模型比较 | 第42-46页 |
| ·贝叶斯因子BF | 第43-44页 |
| ·贝叶斯信息准则BIC | 第44-45页 |
| ·偏差信息准则DIC | 第45-46页 |
| ·基于MCMC的可靠性评估逻辑流程 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 3 典型参数贝叶斯生存模型及其可靠性评估应用 | 第48-57页 |
| ·指数回归模型 | 第48-50页 |
| ·指数回归模型的似然函数构建 | 第48-49页 |
| ·基于MCMC的贝叶斯分析 | 第49-50页 |
| ·威布尔回归模型 | 第50-51页 |
| ·威布尔回归模型的似然函数构建 | 第50-51页 |
| ·基于MCMC的贝叶斯分析 | 第51页 |
| ·极值回归模型 | 第51-52页 |
| ·对数正态回归模型 | 第52-53页 |
| ·数值算例 | 第53-56页 |
| ·数据 | 第53-54页 |
| ·指数回归分析 | 第54-55页 |
| ·威布尔回归分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 4 典型半参数贝叶斯生存模型及其可靠性评估应用 | 第57-67页 |
| ·分段常数危险率回归模型 | 第57-59页 |
| ·分段常数危险率模型 | 第57-58页 |
| ·基于MCMC的贝叶斯分析 | 第58-59页 |
| ·伽玛过程先验的半参数贝叶斯模型 | 第59-62页 |
| ·伽玛过程模型 | 第59-62页 |
| ·基于MCMC的贝叶斯分析 | 第62页 |
| ·数值算例 | 第62-66页 |
| ·数据及半参数回归分析 | 第63-64页 |
| ·与参数回归模型的比较 | 第64-65页 |
| ·利用DIC选择模型 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 5 几类非典型贝叶斯生存模型及其可靠性评估应用 | 第67-95页 |
| ·治愈率模型 | 第67-76页 |
| ·可靠性中的治愈率模型 | 第68-71页 |
| ·基于MCMC的贝叶斯分析 | 第71-73页 |
| ·数值算例 | 第73-76页 |
| ·变点模型 | 第76-84页 |
| ·基于滞后时间函数与随机过程的变点模型 | 第78-81页 |
| ·基于MCMC的贝叶斯分析 | 第81-82页 |
| ·数值算例 | 第82-84页 |
| ·竞争失效模型 | 第84-90页 |
| ·基于竞争失效分析的多重威布尔回归模型 | 第86-88页 |
| ·基于MCMC的贝叶斯分析 | 第88页 |
| ·数值算例 | 第88-90页 |
| ·威布尔恒加试验数据分析 | 第90-93页 |
| ·威布尔分布下恒加试验的贝叶斯模型 | 第90-91页 |
| ·基于MCMC的贝叶斯分析 | 第91页 |
| ·数值算例 | 第91-93页 |
| ·本章小结 | 第93-95页 |
| 6 基于共享脆弱性的贝叶斯生存模型及其可靠性评估应用 | 第95-105页 |
| ·脆弱性模型 | 第95-97页 |
| ·脆弱性因子 | 第95-97页 |
| ·伽玛共享脆弱性模型 | 第97页 |
| ·基于MCMC推断的威布尔共享脆弱性模型 | 第97-100页 |
| ·威布尔共享脆弱性模型 | 第98页 |
| ·基于MCMC的贝叶斯分析 | 第98-100页 |
| ·数值算例 | 第100页 |
| ·基于MCMC推断的半参数共享脆弱性模型 | 第100-104页 |
| ·共享脆弱性分段常数危险率模型 | 第101页 |
| ·基准危险率的鞅过程 | 第101-102页 |
| ·基于MCMC的贝叶斯分析 | 第102-103页 |
| ·数值算例 | 第103-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 7 总结与展望 | 第105-108页 |
| ·主要贡献 | 第105-106页 |
| ·主要创新点 | 第106-107页 |
| ·研究展望 | 第107页 |
| ·本章小结 | 第107-108页 |
| 致谢 | 第108-109页 |
| 参考文献 | 第109-121页 |
| 附录A 作者攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第121-123页 |
| 附录B 作者攻读博士学位期间的著作情况 | 第123页 |
| 附录C 作者攻读博士学位期间主持、参加的科研项目 | 第123-124页 |
| 附录D 作者攻读博士学位期间的获奖情况 | 第124页 |