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J-GLOBAL ID:201902222580253344   整理番号:19A0492444

確率的制約のある信頼性における推論のための対数正規モデルのBayes階層規模混合【JST・京大機械翻訳】

Bayesian Hierarchical Scale Mixtures of Log-Normal Models for Inference in Reliability with Stochastic Constraint
著者 (1件):
資料名:
巻: 19  号:ページ: 274  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7179A  ISSN: 1099-4300  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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本論文は,それらの信頼性測度における確率的(または不確実)制約を有する対数正規故障時間(SMLNFT)モデルのスケール混合のクラスの信頼性におけるBayes推論を開発した。このクラスは包括的であり,既存の故障時間(FT)モデル(対数正規,対数Cauchy,対数ロジスティックFTモデル)を含み,また,重いテールFT観測に関してロバストな新しいモデルを含む。確率的制約を有するSMLNFTモデルに基づく信頼性解析に対する古典的な周波数アプローチは扱いにくいので,Bayes法をMarkov連鎖モンテカルロ(MCMC)サンプリングに基づくアプローチを利用して追跡した。本論文では,事前に不確実な制約を引き出し,事前に使用することによりBayes階層的SMLNFTモデルを開発する,2段階最大エントロピー(MaxEnt)を導入した。本論文ではまた,SMLNFTモデル信頼性におけるBayes推論のためのMCMC法を提案し,方法開発に有用なMaxEntの特性に注意を払った。最後に,2つのデータセットを用いて,提案した方法論がどのように動作するかを説明した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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