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公开(公告)号：CN114254516B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202111596703.1
申请日：2021-12-24
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种删失数据下的参数概率不确定性建模方法，其主要步骤如下：(1)获取产品参数的观测样本，选取其分散性相对应的概率分布类型；(2)基于Bootstrap方法开展原始数据的有放回重抽样，并分别采用EM方法开展极大似然估计以构建初始概率分布模型；(3)基于各个初始概率分布模型建立删失数据的条件概率分布，并开展随机采样来替代删失数据以构建完整数据集；(4)针对完整数据集分别开展极大似然估计以构建备选概率分布模型；(5)从备选概率分布模型中遴选具有最大信息熵的概率分布模型作为原始数据的不确定性表征模型。本发明为包含删失数据的观测数据样本提供了一种简便、有效的概率不确定性量化度量方法。
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公开(公告)号：CN113919216B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202111169349.4
申请日：2021-10-08
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种小子样条件下的参数不确定性量化度量方法，其主要步骤如下：(1)获取产品参数的观测小子样，选取其分散性相对应的概率分布类型；(2)根据先验信息确定观测小子样累积概率的取值范围；(3)构建观测小子样的顺序统计量，计算其经验累积分布函数；(4)基于观测小子样和选取的概率分布类型建立样本的似然函数；(5)选取样本在累积概率约束下的似然值作为优化目标，建立目标函数；(6)基于经验累积概率的线性映射引入约束条件并结合目标函数构建最优化问题；(7)采用基于模拟退火的粒子群优化算法求解优化问题，获取概率分布参数估计值。本发明为小子样参数提供了一种简便、有效的概率不确定性量化度量方法。
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公开(公告)号：CN114254516A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111596703.1
申请日：2021-12-24
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种删失数据下的参数概率不确定性建模方法，其主要步骤如下：(1)获取产品参数的观测样本，选取其分散性相对应的概率分布类型；(2)基于Bootstrap方法开展原始数据的有放回重抽样，并分别采用EM方法开展极大似然估计以构建初始概率分布模型；(3)基于各个初始概率分布模型建立删失数据的条件概率分布，并开展随机采样来替代删失数据以构建完整数据集；(4)针对完整数据集分别开展极大似然估计以构建备选概率分布模型；(5)从备选概率分布模型中遴选具有最大信息熵的概率分布模型作为原始数据的不确定性表征模型。本发明为包含删失数据的观测数据样本提供了一种简便、有效的概率不确定性量化度量方法。
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公开(公告)号：CN113962145A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111173792.9
申请日：2021-10-08
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种区间数据样本条件下的参数不确定性量化建模方法，其主要步骤如下：(1)获取产品参数的区间数据样本，确定描述该参数分散性的概率分布类型；(2)基于先验信息选择区间数据样本的相对映射位置；(3)基于先验信息分别构建区间左右端点累积概率的隶属度函数；(4)依据信息熵等价原则将上述隶属度函数转化为等效正态分布并随机采样生成不少于30组区间端点的累积概率；(5)构造目标函数并基于经验累积概率的映射变换施加约束条件，构建最优化问题；(6)优化求解区间数据样本的分布参数；(7)开展分布参数的核密度估计量化区间数据样本的分散性。本发明对具有区间数据样本的参数提供了一种简便、有效的不确定性建模方法。
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公开(公告)号：CN118313203A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410483106.5
申请日：2024-04-22
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F18/2431 , G06N5/01 , G06F111/08 , G06F119/04
Abstract: 本发明涉及一种基于WOA‑XGBoost代理模型的结构疲劳可靠性评估方法。其主要步骤如下：(1)量化结构几何、尺寸及载荷等设计变量的随机不确定性；(2)基于拉丁超立方抽样开展结构随机有限元仿真，同时进行设计变量的蒙特卡洛抽样；(3)基于随机有限元仿真结果，构建WOA‑XGBoost代理模型以预测蒙特卡洛样本的有限元响应；(4)确定疲劳模型，量化模型参数的不确定性并进行蒙特卡洛抽样；(5)据疲劳模型预测蒙特卡洛样本下结构的疲劳寿命；(6)构建疲劳功能函数，评估结构疲劳可靠性。本发明的有益效果在于：考虑了结构各类设计参数的随机不确定性和疲劳模型参数的认知不确定性，建立了具有可解释性的WOA‑XGBoost代理模型，提升了结构疲劳可靠性的评估效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113919216A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111169349.4
申请日：2021-10-08
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种小子样条件下的参数不确定性量化度量方法，其主要步骤如下：(1)获取产品参数的观测小子样，选取其分散性相对应的概率分布类型；(2)根据先验信息确定观测小子样累积概率的取值范围；(3)构建观测小子样的顺序统计量，计算其经验累积分布函数；(4)基于观测小子样和选取的概率分布类型建立样本的似然函数；(5)选取样本在累积概率约束下的似然值作为优化目标，建立目标函数；(6)基于经验累积概率的线性映射引入约束条件并结合目标函数构建最优化问题；(7)采用基于模拟退火的粒子群优化算法求解优化问题，获取概率分布参数估计值。本发明为小子样参数提供了一种简便、有效的概率不确定性量化度量方法。
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公开(公告)号：CN110825842B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201910959523.1
申请日：2019-10-10
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/242 , G06F40/279
Abstract: 本发明公开了一种基于不同人格特征的文本观点挖掘方法，包括以下步骤：S1、构建最大熵模型；S2、针对某个事件，将全语料依据人格特征分成多个集合语料c，并通过耦合的狄利克雷过程DP构建跨人格特征主题模型；S3、每条文档进行分词处理，将每条文档的分词组成输入列表，作为跨人格特征主题模型的输入，并初始化跨人格特征主题模型的参数；S4、根据输入内容，采用吉布斯采样法，依据跨人格特征主题模型、最大熵模型迭代计算得出最终的人格特征主题模型的参数。本发明具有自动、准确地发现事件的主要主题，并区分不同人格特征对每个主题的客观方面(属性词)和主观观点(观点词)的有益效果。
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公开(公告)号：CN114638088A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210167409.7
申请日：2022-02-23
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种小子样条件下基于证据理论的参数不确定性建模方法，步骤如下：1、根据AIC准则选择其最优概率分布类型；2、对小子样数据样本分别开展极大似然估计和最小二乘估计；3、由各个专家对每个数据打分，由变异系数法确定各个专家权重，结合权重得到数据得分；4、基于各个样本的概率密度与专家打分给出的信度值，基于D‑S证据合成规则进行证据合成；5、对合成信度值使用插值算法建立信度分布曲线，基于MCMC方法对信度曲线开展随机采样。本发明基于证据理论构建了信度分布，实现了小子样条件下参数的随机采样。相较于传统方法，本方法可综合不同来源的估计结果，并可通过引入专家评分，从而有效地将主观信念引入参数不确定性模型之中。
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公开(公告)号：CN113962145B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202111173792.9
申请日：2021-10-08
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种区间数据样本条件下的参数不确定性量化建模方法，其主要步骤如下：(1)获取产品参数的区间数据样本，确定描述该参数分散性的概率分布类型；(2)基于先验信息选择区间数据样本的相对映射位置；(3)基于先验信息分别构建区间左右端点累积概率的隶属度函数；(4)依据信息熵等价原则将上述隶属度函数转化为等效正态分布并随机采样生成不少于30组区间端点的累积概率；(5)构造目标函数并基于经验累积概率的映射变换施加约束条件，构建最优化问题；(6)优化求解区间数据样本的分布参数；(7)开展分布参数的核密度估计量化区间数据样本的分散性。本发明对具有区间数据样本的参数提供了一种简便、有效的不确定性建模方法。
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公开(公告)号：CN116992734A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311064383.4
申请日：2023-08-23
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G06T17/20 , G06F111/04 , G06F119/02 , G06F119/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种考虑装配不确定性的齿轮接触疲劳强度可靠性仿真评估方法。其主要步骤如下：(1)建立表征齿轮接触疲劳强度的功能函数和可靠性模型；(2)建立齿轮副的参数化三维装配模型和有限元模型；(3)建立齿轮副相关随机变量的概率不确定性表征模型；(4)基于随机变量的概率不确定性表征模型生成随机样本池，并开展各组随机样本下的有限元仿真以提取相应的最大接触应力；(5)基于仿真结果评估齿轮的接触疲劳强度可靠性。本发明的有益效果在于：在考虑载荷参数和材料参数不确定性的同时，进一步考虑了由于装配误差导致的装配不确定性，采用仿真的方式避免了成本高昂的实物试验，可有效地指导齿轮的可靠性设计。
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