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贝叶斯方法评估系统（产品）的可靠性用随机抽样进行统计分析计算的可靠性评估方法很多，而且都已标准化。
但都要专门进行长时间的可靠性试验。
这里介绍应用贝叶斯方法，推导了产品在研制中的增长评定方程式，充分利用产品在研制过程中和各现场试验信息，进行多母体统计分析，导出一种通用的故障率计算方程式，利用本方程式计算故障率，不仅简单、方便和经济，而且计算结果更符合产品的实际。
1 贝叶斯法可靠性评估模型设产品研制分为m 个阶段，或产品的可靠性有m 次改进（一般m ＝2或m ＝3），每个阶段产品的故障率为λ1、λ2···λm ，且有λ1>λ2>···>λm ，各阶段的试验信息为（г1，r 1）、(г2，r 2)···(гm ，r m )，其中τi 和r i 分别为I 阶段的试验时间和故障数。
根据贝叶斯公式，产品在（г1，r 1）···(гm ，r m )条件下，λ的分布密度函数由条件分布密度表示为： f[λ1···λm /(г1，r 1) ···(гm ，r m )]f[(г1，r 1) ···(гm ，r m ) ·λ1·λ2···λm ] =f[(г1，r 1) ···(гm ，r m )]式中：f[λ1···λm /(г1，r 1) ···(гm ，r m )]为验后密度函数。
f （λ1···λm ）为验前分布函数 f[(г1，r 1) ···(гm ，r m )/ λ1···λm ]为似然函数 f[(г1，r 1) ···(гm ，r m )]为(г1，r 1) ···(гm ，r m )的边缘密度函数。
第10卷第3期空军工程大学学报(自然科学版)V o.l10N o.3 2009年6月J OURNAL OF AI R FORCE ENG I NEER I NG UN I VERSITY(NATURAL SC I ENCE ED I TI ON)Jun.2009基于贝叶斯网络的飞行安全人因可靠性评估模型刘莉,徐浩军,井凤玲,孙作(空军工程大学工程学院,陕西西安710038)摘要:基于广义人-机-环境复杂系统,对飞行人员可靠性、空中交通管制人员可靠性和航空器维修人员可靠性进行了分析,综合考虑常用可靠性评估方法的优缺点,采用贝叶斯网络建立了飞行安全人因可靠性的评估模型。
该模型综合运用诊断推理和支持推理形式,分析直观,计算简便,适用于广义的人-机-环境复杂系统建模;同时该模型可以根据后验概率来调整先验概率,从而有效地提高了评估的精度。
关键词:人-机-环境;飞行安全;人因可靠性;贝叶斯网络DO I:1013969/j1issn11009-3516120091031002中图分类号:V328文献标识码:A文章编号:1009-3516(2009)03-0005-05随着航空技术的迅速发展,飞机的可靠性和安全性不断提高,导致飞行事故的人为因素与机械因素比例有了明显的变化。
机械因素引起的飞行事故比例逐渐下降,而人为因素导致的飞行事故比例逐渐升高。
在飞机使用的l-2年里,60%-75%的飞行事故由机械因素造成,12-14年后只有15%-30%的飞行事故是由机械因素造成的,70%-85%的飞行事故出于各类人员的操作错误[1-3]。
目前可用于研究航空领域中人员可靠性的数学模型及方法有广义人的可靠度函数、鲁克模型、人认知可靠性(HCR)计算模型、应力-强度模型以及马尔可夫过程方法等[4],但是这些方法存在着以下不足之处[5]:¹人的可靠性数据缺乏;º数据的量化过多依赖专家判断,无法对数据的可信性进行验证,使得预测的正确性和准确性受主观因素的影响;»方法的正确性和准确性难以验证;¼对人的认知行为和心理处于探索和研究阶段,对组织管理的方法和态度、文化差异、社会背景等在处理方法上缺乏一致性和可比性。
基于贝叶斯校正算法的软件估算模型COCOMOⅡ的研究尚鲜连 陈小英 贾震斌 陈 静(苏州市职业大学,江苏苏州215104)【摘 要】 软件成本估算模型C OC OM OⅡ为软件开发中的成本估算奠定了基础。
为了进一步提高C OC OM OⅡ的估算精度,采用多元回归的分析方法———贝叶斯校正算法对其进行校正,在逻辑一致的基础上根据先验信息和样本信息作出推论,得到的后验结果提高了估算精度。
实验结果表明,经过贝叶斯校正算法的C OC OM OⅡ模型进一步提高了数据的精确度。
【关键词】 软件成本估算;C OC OM OⅡ;贝叶斯校正算法R esearch of Softw are Estimate Model COCOMOⅡB ased on B ayesianC alibration AlgorithmSH ANG Xian2lian CHEN Xiao2ying JIA Zhen2bin CHEN Jing【Abstract】 S oftware cost estimate m odel C OC OM OⅡlays the foundation for s oftware development’s in cost estimate.T o further enhance the estimate precision of C OC OM OⅡ,Bayesian Calibration Alg orithm,one multiple regression analysis method,is adopted to calibrate the m odel.It arrives,on the basis of both apriori in formation and sample in formation in a logically consistent manner, at the posterior result which can makes the estimate m ore accurate.The experimental results shows that the C OC OM OⅡm odel after Bayesian Calibration Alg orithm further improve the accuracy of the data.【K ey w ords】 s oftware cost estimation;C OC OM OⅡ;bayesian calibration〔中图分类号〕TP3111 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1674-3229(2008)06-0021-051 引言软件成本估算从20世纪60年代发展至今,在软件开发过程中一直扮演着重要角色,影响着软件工程和软件产业的方方面面。
文章编号：1009－2552（2013）12－0138－03中图分类号：TP183文献标识码：A基于贝叶斯网络的装备供应链可靠性评估模型高磊（军械工程学院装备指挥与管理系，石家庄050003）摘要：为对装备供应链可靠性进行评估，构建了一种基于贝叶斯网络的评估模型。
首先，阐述了装备供应链可靠性的基本概念，然后，介绍了装备供应链的主要环节，最后，根据贝叶斯网络的基本原理，将装备供应链的故障树模型转化为贝叶斯网络模型。
关键词：装备供应链；可靠性；贝叶斯网络Equipment supply chain reliability evaluation model basedon the Bayesian networkGAO Lei（Department of Equipment Command＆Management，Ordnance Engineering College，Shijiazhuang050003，China）Abstract：To evaluate equipment supply chain reliability，an evaluation model based on Bayesian network is established．First，the paper explains the basic concept of equipment supply chain reliability，then the main process of equipment supply chain is introduced，and finally the fault tree model of equipment supply chain is transformed to Bayesian network model on basis of basic principle of Bayesian network．Key words：equipment supply chain；reliability；Bayesian network0引言自20世纪80年代以来，供应链作为一种新的管理模式与理念在全世界范围内已受到广泛关注，众多学者在理论和实践上做出了很多研究。
基于贝叶斯网络的评估模型研究随着社会发展和科技进步，评估模型成为了现代社会中不可或缺的重要工具。
例如，在医疗领域，评估模型可用于预测和诊断疾病；在金融领域，评估模型可用于风险管理和财务规划；在企业管理领域，评估模型可用于决策制定和业务流程优化。
然而，评估模型的应用面临着一些挑战。
例如，在现实场景下，人们往往不得不面对模糊不清的信息和不确定性。
此外，许多评估模型也需要耗费大量的时间和人力资源才能够得出细致的结果。
为了应对这些挑战，研究者们提出了许多基于贝叶斯网络的评估模型，以期提高模型的可靠性和效率。
在贝叶斯网络中，每个变量被视为一个节点，它们之间的关系被表示为有向边。
每个节点的状态依赖于其父节点的状态，节点之间的关系通常通过概率图模型来描述。
这种概率建模方法是可扩展的、灵活的，并且能够有效地处理不确定性信息。
在基于贝叶斯网络的评估模型中，需要考虑的是每个节点之间的因果关系以及其中的概率分布。
这些信息通常通过专家知识和数据分析得出。
利用这些信息，可以建立一个评估模型，以便能够对下一个状态进行预测或评估。
例如，在医疗领域的评估模型中，一个患者的状态可能受到他的家族史、生活方式、年龄等多个因素的影响。
通过建立一个基于贝叶斯网络的评估模型，并考虑这些因素之间的因果关系和相互作用，可以在综合考虑这些因素的基础上对患者的疾病状态进行有效的预测和评估，从而为医生提供治疗方案和预防措施。
尽管基于贝叶斯网络的评估模型具有许多优势，但在建模时也存在一些挑战。
其中之一是鉴定变量之间的因果关系。
在复杂的现实问题中，变量之间往往存在许多假设和未知因素，如何鉴定因果关系便成为了一个严峻的问题。
为了应对这些挑战，研究者们提出了许多解决方案。
其中之一是利用贝叶斯因果推断（BCI）算法。
该算法通过对数据进行分类和分析，识别变量之间的因果关系，并利用这些关系构建贝叶斯网络。
BCI算法的优点在于它不需要给定先验概率，且能够有效地识别变量之间的因果关系。
