摘要：构建以企业新产品开发基本过程为基础的GERT网络模型,度量于研发过程实施针对性管控措施前后新产品开发成功概率;结合贝叶斯决策理论建立评估产品收益的数学模型,计算企业购买情报前后新产品的期望收益,测度完全情报价值和购买情报的净收益。研究结果揭示了新产品开发成本、成功率和市场需求量等因素的相互作用,并为企业新产品开发于不同情境和因素下的决策提供依据。

摘要：结构健康监测系统能够连续收集结构信息,有助于工程师采取适当的维修决策,确保结构安全,减少失效的风险成本。但结构健康监测系统在国内直升机方面的应用仍处于初步阶段,原因之一是监测信息和结构状态存在不确定性,导致其经济效益在投入前难以衡量,并且该系统非常昂贵,使得很难确定收集这些信息是否值得,从而阻碍了其使用和发展。因此,定量化不确定性下结构健康监测系统的潜在效益,对推动该技术的在国内直升机上的应用和发展具有重要意义。本文针对直升机可修件提出了一种基于贝叶斯决策的监测信息价值量化方法,利用振动信息与贝叶斯理论对结构状态进行概率化表征与更新,建立了不确定性下状态概率模型、损伤成本函数和监测不确定模型及其基础数据获取方法,实现了监测系统经济性量化。以贝尔427桨叶为例,对基于振动的直升机监测系统的经济性进行了量化。

摘要：计算机化分类测验(Computerized Classification Testing,CCT)能够高效地对被试进行分类,已广泛应用于合格性测验及临床心理学中。作为CCT的重要组成部分,终止规则决定测验何时停止以及将被试最终划分到何种类别,因此直接影响测验效率及分类准确率。已有的三大类终止规则(似然比规则、贝叶斯决策理论规则及置信区间规则)的核心思想分别为构造假设检验、设计损失函数和比较置信区间相对位置。同时,在不同测验情境下,CCT的终止规则发展出不同的具体形式。未来研究可以继续开发贝叶斯规则、考虑多维多类别情境以及结合作答时间和机器学习算法。针对测验实际需求,三类终止规则在合格性测验上均有应用潜力,而临床问卷则倾向应用贝叶斯规则。

摘要：模式识别是人类的一项基本智能,同时它也是一门主要利用统计学、概率论、计算几何、机器学习、信号处理以及算法的设计等工具从可感知的数据中进行推理的学科。它与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系,它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的分类问题是根据识别对象特征的观察值将其分到某个类别中去。统计决策理论是处理模式分类问题的基本理论之一,它对模式分析和分类器的设计有着实际的指导意义。贝叶斯(Bayes)决策理论方法是统计模式识别中的一个基本方法,用这个方法进行分类时要求:a.各类别总体的概率分布是已知的;b.要决策分类的类别数是一定的。在连续情况下,假设对要识别的物理对象有d种特征观察量,这些特征的所有可能的取值范围构成了d维特征向量。这些假设说明了要研究的问题有c个类别,各类别状态用来表示,i=1,2...,c;对应于各个类别出现的先验概率P()及类条件概率密度函数是已知的。如果在特征空间已观察到某一向量,就是d维特征空间上的某一个点,那么应如何把分类,就是本文所要讨论的问题。