基于虚拟增广理论的小样本可靠性参数估计方法

宫琦; 任明锐; 邹志超

doi:10.13291/j.cnki.djdxac.2026.03.015

大连交通大学学报 ›› 2026, Vol. 47 ›› Issue (3) : 127 -133. DOI: 10.13291/j.cnki.djdxac.2026.03.015

基于虚拟增广理论的小样本可靠性参数估计方法

宫琦, 任明锐, 邹志超

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摘要

针对小样本情形下可靠性参数估计困难的问题，提出了一种基于虚拟增广理论与贝叶斯相结合的可靠性参数估计方法(BP-B-Bayes)。首先，通过BP神经网络对原始小样本数据进行学习，并利用训练完成的BP神经网络生成与真实数据分布规律相同的虚拟数据，再使用Bootstrap方法对虚拟数据开展抽样获得虚拟样本集，基于虚拟样本集通过极大似然法获得参数估计集；其次，采用正态分布与核密度估计相结合的分布拟合方法获得参数先验分布；最后，在此先验分布的基础上使用贝叶斯实现参数估计，并与其他传统的参数估计方法进行对比。结果表明：基于虚拟样本增广技术，通过贝叶斯方法对小样本进行参数估计具有更高的稳定性和准确性，为小样本的可靠性参数估计提供了一种新的解决思路。