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J-GLOBAL ID：201702270312743988   整理番号：17A0733099

故障率の可試験性試験に基づく故障サンプル割当方式を検証した。【JST・京大機械翻訳】

Allocation Plan of Failure Samples Based on Failure Rate in Testability

著者 (3件)： Li Tianmei (College of Mechatronics Engineering and Automation, National University of Defense Technology) ,  Qiu Jing (College of Mechatronics Engineering and Automation, National University of Defense Technology) ,  Liu Guanjun (College of Mechatronics Engineering and Automation, National University of Defense Technology)
資料名： Hangkong Xuebao  (Hangkong Xuebao)
巻： 30  号： 9  ページ： 1661-1665  発行年： 2009年 
JST資料番号： W1470A  ISSN： 1000-6893  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 既存の階層的サンプリングアルゴリズムにおいて,故障率データが正確でないことは,試験結果の信頼性を検証するための信頼できない理由である。この問題を解決するために,事前情報とモンテカルロシミュレーションを結合する方法を提案して,故障率を計算した。まず第一に,故障率の確率的特性とスケール範囲を考慮して,ガンマ分布を用いて故障率の確率分布を適合させ,ガンマ分布におけるハイパーパラメータを上下限によって決定した。次に,ラウンドのサンプリングにより,ガンマ分布に従う多くの乱数を得て,平均値を実際のシステムの故障率として計算した。この故障率データを用いて階層サンプリングを行い、得られた故障サンプルの分配方案はより合理的で、試験結果は更に信頼できる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 信頼性 ,  確率分布 ,  *故障率 ,  *可試験性 ,  乱数 ,  *故障 ,  Γ分布
準シソーラス用語： ハイパーパラメータ ,  モンテカルロシミュレーション ,  事前知識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： testability demonstration tests ,  allocation of failure sample ,  stratified sampling ,  failure rate ,  Gamma distribution ,  Monte Carlo methods

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 故障率 ,  可試験性 ,  試験 ,  故障 ,  サンプル ,  割当 ,  検証