發(fā)布時(shí)間：2018-03-21 23:30

  本文選題：退化數(shù)據(jù)　切入點(diǎn)：貝葉斯分類　出處：《上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)高可靠性產(chǎn)品的退化數(shù)據(jù),提出一種貝葉斯分類方法,將產(chǎn)品按最大后驗(yàn)概率進(jìn)行分類.利用非線性Wiener過(guò)程模型來(lái)描述產(chǎn)品的退化路徑,提出了一種結(jié)合期望最大化(EM)與K-均值聚類的算法以用于估計(jì)模型的未知參數(shù),建立了平均成本最小化的最優(yōu)分類決策模型.實(shí)例與仿真試驗(yàn)顯示,該分類方法具有較高的分類精度與較小的成本.
[Abstract]:Based on the degradation data of high reliability products, a Bayesian classification method is proposed to classify the products according to the maximum posterior probability. The nonlinear Wiener process model is used to describe the degradation path of the products. In this paper, an algorithm combining expectation maximization and K-means clustering is proposed to estimate the unknown parameters of the model, and an optimal classification decision model with minimum average cost is established. Examples and simulation results show that the optimal classification decision model can be used to estimate the unknown parameters of the model. The classification method has higher classification accuracy and lower cost.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51475289) 中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2016M600320)
【分類號(hào)】：O212.8

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本文編號(hào)：1646069