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公开(公告)号:CN116433093A
公开(公告)日:2023-07-14
申请号:CN202310394317.7
申请日:2023-04-13
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F17/18 , G06Q50/04
Abstract: 本申请涉及一种基于贝叶斯估计的非完全随机化可靠性试验因子识别方法,其中,该方法包括:首先,构建威布尔分布的非线性混合模型,并根据非线性混合模型得到威布尔分布下产品寿命数据的似然函数,其中,非线性混合模型包括尺度参数和形状参数、模型系数和随机效应;然后,为非线性混合模型中的模型系数和随机效应设定模糊先验分布;最后,通过贝叶斯对似然函数和模糊先验分布进行整合,得到模型参数的后验分布,通过Gibbs算法计算模型参数的后验估计值和置信区间,并根据模型参数的置信区间识别显著因子。通过本申请,解决了现有技术中可靠性试验非完全随机化设计所造成的显著因子识别不准确的问题,提高了识别显著因子的准确性。
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