申请/专利权人：中国民航大学

申请日：2024-05-22

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN118228198A

主分类号：G06F18/25

分类号：G06F18/25;G06F17/18;G06F18/15;G06F18/22;G06N5/04;G06N7/02

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.21#公开

摘要：本发明公开了一种利用异构数据融合解决航电设备底层数据缺失的方法，属于可靠性数据融合领域，首先收集异构数据，并进行分析处理；其次，通过异构数据的标准差度量其自身可信度，并引入基于模糊面积的支持度函数度量异构数据之间的相似度，利用双层变权分析法从两方面确定异构数据自身优劣对于确定数据融合权重产生的影响。进一步，建立双参数威布尔分布的Bayes理论分析模型，确定异构先验数据的共轭先验分布及后验推断。最终，采用分步采样法对融合异构数据后的目标产品进行可靠性分析，获取的目标产品的可靠性信息和寿命信息用于补充目标产品安全性分析过程中缺失的底层安全性数据，为复杂航电设备安全性分析提供依据，具有重要的工程应用价值。

主权项：1.一种利用异构数据融合解决航电设备底层数据缺失的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对异构数据进行收集及处理，获取目标产品的整体寿命特征；针对复杂的航电设备，从不同的利益相关方收集表现形式不同、度量维度不同的异构数据，然后将收集到的异构数据统一在时间维度上进行表示，最后选取双参数威布尔分布作为分析模型，采取极大似然法共同构建异构数据基于双参数威布尔分布模型的似然函数分别对异构数据进行参数估计，获取目标产品的整体寿命特征；S2、目标产品的整体寿命特征的价值度量及异构先验数据融合权重的确定；针对S1获取目标产品的整体寿命特征，从两个方面进行价值度量，一方面，利用双参数威布尔分布标准差度量异构数据本身的可信度；另一方面，在引入模糊面积理论，缩减数据本身存在的不确定性的基础上，利用基于模糊面积的支持度函数度量异构数据之间的相似度；然后利用双层变权分析法，确定异构先验数据的融合权重；S3、利用Bayes理论融合异构数据；采用最小二乘法对基于双参数威布尔分布的共轭先验分布进行超参数估计，确定异构先验数据所对应的先验分布；然后根据S2确定的融合权重，采用几何汇集法赋予对应的先验分布，获取目标的融合先验分布；最后结合Bayes理论，利用现场信息更新融合先验分布，获取异构数据下目标参数的后验推断；S4、可靠性分析；针对S3获取异构数据下目标参数的后验推断，采用分步采样法进行可靠性分析，分别获取两参数的采样样本，外推目标产品的可靠度样本，结合任务时间进行点估计，分析目标产品在给定任务时间内的可靠性信息及寿命信息；S5、根据S4分析的得到的目标产品在给定任务时间内的可靠性信息及寿命信息补充航电设备底层数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国民航大学 一种利用异构数据融合解决航电设备底层数据缺失的方法

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