储存寿命分析系统
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 统计专家系统 | 第9-11页 |
| 1.1.1 发展概况 | 第9页 |
| 1.1.2 历史回顾 | 第9-10页 |
| 1.1.3 基本结构 | 第10-11页 |
| 1.2 储存寿命分析系统的基本性能 | 第11-12页 |
| 1.3 储存寿命分析系统可行性研究及实现目标 | 第12-17页 |
| 1.3.1 统计理论的支持 | 第12-15页 |
| 1.3.2 软件开发的支持 | 第15页 |
| 1.3.3 实现目标 | 第15-17页 |
| 第2章 系统总体设计及详细设计 | 第17-22页 |
| 2.1 体系结构 | 第17-18页 |
| 2.2 模块的功能说明 | 第18页 |
| 2.2.1 主控模块 | 第18页 |
| 2.2.2 界面 | 第18页 |
| 2.2.3 试验数据录入 | 第18页 |
| 2.2.4 试验数据整理 | 第18页 |
| 2.2.5 统计分析 | 第18页 |
| 2.3 统计分析模块的详细设计 | 第18-22页 |
| 2.3.1 单系统统计分析流程 | 第19-20页 |
| 2.3.2 复合系统统计分析流程 | 第20-22页 |
| 第3章 统计分析模块算法设计及实现 | 第22-51页 |
| 3.1 概述 | 第22页 |
| 3.2 数据合理性检验子模块 | 第22-24页 |
| 3.2.1 算法 | 第22-23页 |
| 3.2.2 算法实现 | 第23页 |
| 3.2.3 实例计算 | 第23-24页 |
| 3.3 数据预处理子模块 | 第24-27页 |
| 3.3.1 算法 | 第24-25页 |
| 3.3.2 算法实现 | 第25页 |
| 3.3.3 实例计算 | 第25-27页 |
| 3.4 参数估计子模块 | 第27-33页 |
| 3.4.1 参数估计算法 | 第27-31页 |
| 3.4.1.1 保序回归算法 | 第27-29页 |
| 3.4.1.2 广义线性模型算法 | 第29-30页 |
| 3.4.1.3 迭代公式 | 第30-31页 |
| 3.4.2 算法实现 | 第31-32页 |
| 3.4.2.1 迭代算法 | 第31页 |
| 3.4.2.2 模块实现 | 第31-32页 |
| 3.4.3 实例计算 | 第32-33页 |
| 3.5 异常数据检验子模块 | 第33-36页 |
| 3.5.1 检验的算法 | 第33-35页 |
| 3.5.1.1 广义线性模型的残差 | 第33-34页 |
| 3.5.1.2 AP统计量 | 第34页 |
| 3.5.1.3 半正态图检验 | 第34-35页 |
| 3.5.2 算法实现 | 第35页 |
| 3.5.3 实例计算 | 第35-36页 |
| 3.6 拟合优度检验子模块 | 第36-39页 |
| 3.6.1 算法 | 第36-38页 |
| 3.6.1.1 概述 | 第36-37页 |
| 3.6.1.2 Pearsonχ~2 检验 | 第37-38页 |
| 3.6.1.3 偏差度检验 | 第38页 |
| 3.6.2 算法实现 | 第38页 |
| 3.6.3 实例计算 | 第38-39页 |
| 3.7 数据预测子模块 | 第39-42页 |
| 3.7.1 算法 | 第39-41页 |
| 3.7.1.1 具有指定可靠度的储存年限的置信限 | 第39-40页 |
| 3.7.1.2 具有指定储存时间的可靠度的置信限 | 第40-41页 |
| 3.7.2 算法实现 | 第41页 |
| 3.7.3 实例计算 | 第41-42页 |
| 3.8 多部件综合预测子模块 | 第42-45页 |
| 3.8.1 算法 | 第42-43页 |
| 3.8.1.1 代表样本量 | 第42-43页 |
| 3.8.1.2 多组件串联系统的可靠度置信限问题 | 第43页 |
| 3.8.1.3 推广的LM方法 | 第43页 |
| 3.8.2 算法实现 | 第43-44页 |
| 3.8.3 实例计算 | 第44-45页 |
| 3.9 无失效数据分析模块 | 第45-51页 |
| 3.9.1 分析方法综述 | 第45-47页 |
| 3.9.1.1 p_i 的Bayes估计法1 | 第45页 |
| 3.9.1.2 p_i 的Bayes估计法2 | 第45-46页 |
| 3.9.1.3 p_i 的Bayes估计法3 | 第46-47页 |
| 3.9.2 指定模型的无失效数据算法 | 第47-48页 |
| 3.9.2.1 极小值分布的无失效数据分析算法 | 第47页 |
| 3.9.2.2 指数分布的无失效数据分析算法 | 第47-48页 |
| 3.9.2.3 正态分布无失效数据的参数估计 | 第48页 |
| 3.9.2.4 对数正态分布无失效数据的参数估计 | 第48页 |
| 3.9.3 算法实现 | 第48-49页 |
| 3.9.4 实例计算 | 第49-51页 |
| 第4章 数据分析过程实例 | 第51-61页 |
| 4.1 单系统人工智能分析 | 第51-58页 |
| 4.1.1 过程概述 | 第51-52页 |
| 4.1.2 数据表 | 第52页 |
| 4.1.3 分析报告实例 | 第52-58页 |
| 4.2 多系统人工智能分析 | 第58-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录1 | 第65-67页 |
