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在实际工程中,设备往往是由多个不同类型元件或部件构成的集合体,其总体性能退化程度是由内部多种随机退化过程综合影响下的结果.不同于现有文献主要采用无记忆效应的单一线性或非线性形式随机过程模型来描述设备的真实退化,首先建立一种基于分数布朗运动(Fractional Brownian motion,FBM)的混合随机退化模型,用以刻画退化过程中的记忆效应与长期依赖性。
针对缺失数据生成模型精度低和训练速度慢的问题,本文基于流模型框架提出了一种改进非线性独立成分估计(Nonlinear independent components estimation,NICE)的缺失时间序列生成方法.该方法依靠流模型框架生成模型精度高、训练过程速度快的优势,并结合粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)优化NICE生成网络采样的退火参数,...
随机时间剩余寿命的一些结果
随机时间 随机比较性质
2007/12/11
Y,其中X和Y是非负随机变量.在X和Y的各种假设下,给出了X_Y的若干比较性质.在Y有递减反向危险率的假设下,证明了如果X是任意IFR、DFR、DMRL或IMRL类中之一,那么X_Y与X在同一类中.关于X_Y的分布和矩,文中得到了一些有用的边界.由于在经典GI/G/1排队系统中的闲时可作为随机时间的剩余寿命.文中得到的结果可用于这样系统的研究.