航空產品可靠性數據分析及MATLAB實現

第1章 緒論
1．1 研究意義及研究內容
1．2 可靠性常用術語和定義
1．3 可靠性數據分析的研究現狀
1．3．1 經典的概率論和數理統(tǒng)計方法
1．3．2 貝葉斯方法
1．3．3 神經網絡
1．3．4 模糊理論
1．3．5 模糊神經網絡
1．3．6 灰色系統(tǒng)理論
1．3．7 支持向量機
1．4 本書的內容及章節(jié)安排
參考文獻
第2章 航空產品使用故障統(tǒng)計及數據庫簡介
2．1 航空產品使用故障數據的收集及處理方法
2．1．1 航空產品使用故障數據的收集方法及要求
2．1．2 航空產品使用故障數據的處理方法
2．2 航空產品使用故障數據的特點
2．3 航空產品使用故障數據庫系統(tǒng)簡介
2．4 本章小結
參考文獻
第3章 經驗分布函數計算及MATLAB編程
3．1 航空產品常用的壽命及故障分布
3．1．1 指數分布
3．1．2 正態(tài)分布
3．1．3 對數正態(tài)分布
3．1．4 威布爾分布
3．1．5 航空產品壽命分布建模的一般流程
3．2 樣本經驗分布函數的定義
3．3 完全樣本的經驗分布函數
3．3．1 完全樣本的經驗分布函數的計算公式
3．3．2 仿真算例
3．4 不完全樣本的經驗分布函數
3．4．1 殘存比率法及MATLAB函數
3．4．2 平均秩次法及MATLAB函數
3．5 本章小結
參考文獻
第4章 完全樣本壽命分布的參數估計
4．1 參數估計理論及方法
4．1．1 概述
4．1．2 最小二乘估計法原理和相關系數
4．1．3 極大似然估計法原理
4．1．4 參數估計評價標準
4．2 指數分布的參數估計
4．2．1 單參數指數分布的最小二乘估計
4．2．2 單參數指數分布的極大似然估計
4．2．3 兩參數指數分布的最小二乘估計
4．2．4 兩參數指數分布的極大似然估計
4．2．5 仿真算例
4．3 正態(tài)分布的參數估計
4．3．1 正態(tài)分布的最小二乘估計
4．3．2 正態(tài)分布的極大似然估計
4．3．3 仿真算例
4．4 對數正態(tài)分布的參數估計
4．4．1 對數正態(tài)分布的最小二乘估計
4．4．2 對數正態(tài)分布的極大似然估計
4．4．3 仿真算例
4．5 兩參數威布爾分布的參數估計
4．5．1 兩參數威布爾分布的最小二乘估計
4．5．2 兩參數威布爾分布的極大似然估計
4．5．3 仿真算例
……
第5章 不完全樣本壽命分布的參數估計
第6章 三參數威布爾分布參數估計
第7章 基于SVR的壽命分布參數估計
第8章 基于灰色理論的三參數威布爾分布參數估計
附錄A 支持向量機工具箱的加載方法
附錄B MATLAB函數、程序清單及說明