[发明专利]一种结合随机变量灰性和贝叶斯模型修正的不确定性参数估计方法有效
| 申请号： | 201810778887.5 | 申请日： | 2018-07-16 |
| 公开（公告）号： | CN109034225B | 公开（公告）日： | 2021-01-29 |
| 发明（设计）人： | 方圣恩;陈杉 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种结合随机变量灰性和贝叶斯模型修正的不确定性参数估计方法，首先将结构随机参数表示为连续区间灰数，并求得该区间灰数的核与扩散度；接着基于区间灰数的核与扩散度构造随机参数的灰色先验分布，不断进行样本抽取与判别，获得初始灰色区间随机样本集；最后对步骤S2获得的样本集进行不断扰动和更新，并将所得样本的上下界置为更新后的区间灰数上下界；当区间宽度小于预设值时，终止迭代，以该区间灰数作为结构不确定性参数修正和估计的依据。本发明能够有效有效提高随机参数的估计精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结合 随机变量 贝叶斯 模型 修正 不确定性 参数估计 方法 | ||
【主权项】：
1.一种结合随机变量灰性和贝叶斯模型修正的不确定性参数估计方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：将结构随机参数表示为连续区间灰数，并求得该区间灰数的核与扩散度；步骤S2：基于区间灰数的核与扩散度构造随机参数的灰色先验分布，不断进行样本抽取与判别，获得初始灰色区间随机样本集；步骤S3：对步骤S2获得的样本集进行不断扰动和更新，并将所得样本的上下界置为更新后的区间灰数上下界；当区间宽度小于预设值时，终止迭代，以该区间灰数作为结构不确定性参数修正和估计的依据。
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