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冯静，潘正强，孙权，周经伦 著

图书标签:

• 复杂系统
• 可靠性工程
• 信息融合
• 数据分析
• 故障诊断
• 机器学习
• 智能系统
• 工程应用
• 风险评估
• 不确定性分析

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030444424

版次：1

商品编码：11711370

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-06-01

页数：184

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：1、航空航天领域产品设计、研发、试验技术人员参考书； 2、高可靠长寿命高性能民用产品设计、研发、试验技术人员参考书； 3、高等院校工科专业教学、科研参考书。
《小子样复杂系统可靠性信息融合方法及其应用》适合航空航天和高端民品领域研究小子样产品可靠性评估和寿命预测的科研人员参考，也可供相关专业的研究生和技术人员阅读.

内容简介

《小子样复杂系统可靠性信息融合方法及其应用》共6章，其中第1章为绪论，重点介绍多源可靠性信息融合技术研究现状及可靠性信息收集与整理的规范，第2~5章为作者近年来在小子样复杂系统多源可靠性信息融合方向上的一些研究成果，包括同总体同环境多源验前信息加权融合方法、同总体变环境多源信息融合方法、变总体多源信息融合方法以及性能退化信息融合方法，希望这些融合方法对读者有所帮助，第6章总结与展望.

目录

第1章绪论1
1.1研究的工程背景及意义1
1.2多源可靠性信息的收集与整理4
1.2.1可靠性信息的来源4
1.2.2可靠性信息的特征5
1.2.3可靠性数据的收集要求6
1.2.4可靠性数据的收集程序与方法6
1.2.5数据适用性7
1.2.6多源信息的分类8
1.2.7航天产品可靠性信息的重要来源8
1.2.8建立多源可靠性信息数据库系统9
1.3可靠性信息融合技术研究现状11
1.3.1同状态产品多源信息的加权融合12
1.3.2不同环境条件下可靠性信息的融合12
1.3.3可靠性增长信息融合16
1.4存在的问题及解决问题的思路18
1.4.1存在的问题18
1.4.2解决问题的思路20
1.5主要内容和创新点21
1.5.1主要内容和结构安排21
1.5.2创新点22
第2章多源验前信息加权融合方法25
2.1引言25
2.2基于相关函数的线性融合方法26
2.2.1相关函数27
2.2.2墓于相关函数的多源信息融合方法28
2.2.3示例30
2.3基于充分性测度的线性融合方法31
2.3.1未知参数是个模糊概念32
2.3.2充分性测度的公理化定义32
2.3.3种特殊的充分性测度33
2.3.4基于充分性测度确定融合权重因子33
2.3.5示例34
2.4基于最大熵矩估计的线性融合方法35
2.4.1相关基本概念35
2.4.2最大熵矩估计融合方法36
2.4.3示例38
2.5基于灰关联分析的线性融合方法39
2.5.1灰关联基本理论39
2.5.2基于灰关联分析的Baves信息融合41
2.5.3示例44
2.6基于线性经验Bayes估计的线性融合方法45
2.6.1线性经验Bayes基本理论45
2.6.2基于线性经验Bayes估计的多源信息融合模型46
2.6.3示例48
2.6.4结论50
2.7基于修正证据组合规则的线性融合方法50
2.7.1DS证据理论及修正合成公式50
2.7.2基于修正证据组合规则的多源可靠性信息融合54
2.7.3示例分析56
2.8基于平均互倍息熵的线性融合方法57
2.8.1基于平均互信息熵的融合方法57
2.8.2示例59
2.8.3结论59
2.9基于模糊逻辑算子的非线性融合方法60
2.9.1模糊逻辑算子60
2.9.2模糊逻辑信息融合方法62
2.9.3示例63
2.10本章小结65
第3章基于环境因子的信息融合方法67
3.1引言67
3.1.1环境因子研究的基本假设68
3.1.2环境因子的定义68
3.1.3常见寿命分布的环境因子69
3.2环境因子估计的随机加权方法71
3.2.1液体火箭发动机性能可靠性定义及模型72
3.2.2用随机加权法确定验前分布73
3.2.3利用MLII方法确定修正因子75
3.2.4发动机性能可靠性评定76
3.2.5示例76
3.3环境因子的小概率估计法78
3.3.1Weibull分布环境因子分析的前提及其定义79
3.3.2环境因子的小概率估计79
3.3.3示例82
3.4环境因子的修正逆矩估计方法83
3.4.1Weibull分布环境因子K的修正逆矩估计霞83
3.4.2示例85
3.5本章小结86
第4章可靠性增长信息融合方法87
4.1引言87
4.2基于中位秩的动态可靠性增长模型89
4.2.1建模思想89
4.2.2次序统计量和秩的概念90
4.2.3可靠性增长动态建模91
4.2.4示例93
4.3Weibull产品零失效下可靠性增长模型94
4.3.1建模恩想94
4.3.2零失效数据95
4.3.3配分布曲线法及其存在的问题95
4.3.4可靠性增长动态建模96
4.3.5示例98
4.4小子样复杂系统保守可靠性增长模型99
4.4.1建模思想概述99
4.4.2双参数Weibull分布的有关特性100
4.4.3分阶段研制系统可靠性保守增长模型101
4.4.4示例103
4.5多模失效系统的混合可靠性增长模型104
4.5.1建模思想104
4.5.2经典AMSAA模型105
4.5.3混合AMSAA可靠性增长模型105
4.5.4模型的求解算法108
4.5.5示例108
4.6基于相似信息融合的固体火箭发动机贮存寿命预测110
4.6.1引言110
4.6.2贮存测试数据与模型假设111
4.6.3配分布曲线法确定验前信息Sk对应的贮存可靠度函数112
4.6.4由对数似然准则确定相似型号信息融合权重112
4.6.5贮存寿命预测113
4.6.6示例114
4.6.7结论115
4.7本章小结116
第5章退化失效信息融合方法118
5.1引言119
5.1.1退化失效问题研究的必要性119
5.1.2退化失效的基本概念120
5.1.3退化失效信息融合技术研究的般步骤121
5.1.4退化失效模型的正则性124
5.2基于线性随机过程的退化失效建模126
5.2.1建模思想127
5.2.2性能退化过程分析的般模型127
5.2.3液体火箭发动机可靠性评定129
5.2.4示例132
5.3基于复合Poisson过程的退化失效建模133
5.3.1建模思想133
5.3.2可靠性评定中引入复合Poisson过程的必要性135
5.3.3退化特性参数和失效判据135
5.3.4退化轨道模型136
5.3.5可靠性评定139
5.3.6示例141
5.4退化失效环境因子问题研究142
5.4.1建模思想142
5.4.2退化失效环境因子的定义143
5.4.3基于复合Poisson过程的退化失效环境因子144
5.4.4复合Poisson过程环境因子的统计推断145
5.4.5示例147
5.5基于系统性能退化信息的可靠性增长分析147
5.5.1建模思想148
5.5.2性能退化的线性随机过程模型148
5.5.3系统可靠性增长评定149
5.5.4系统可靠性增长分析153
5.5.5示例154
5.6本章小结155
第6章总结与展望158
6.1本书的主要贡献158
6.2进步研究的展望160
参考文献161
索引170

精彩书摘

第1章绪论
可靠性是产品在规定的时间内和规定的条件下完成规定功能的能力[1]，它已成为决定产品市场竞争能力的重要指标．可靠性评定是可靠性工程的重要组成部分，亦即根据产品的可靠性结构、寿命模型及试验信息，利用统计方法，对评价产品可靠性的指标给出估计的过程．它是对系统的可靠性进行定量控制的必要手段，其目的是衡量系统的可靠性是否达到预期设计的目标，验证产品可靠性设计的合理性，指出产品的薄弱环节，为改进设计制造工艺指明方向，从而加速产品研制的可靠性增长过程[2-6]．在可靠性试验分析领域，对航天产品复杂系统的可靠性评定是工程技术中一直困扰研究人员的难题之一．这是由于对于复杂系统，如运载火箭、载人飞船、通信卫星等，其可靠性试验代价昂贵且周期长，现场试验数据很少，基于大样本理论的可靠性评定方法在应用上有一定困难．实际上，在产品的设计、研制、生产、使用等各个环节，都存在对产品可靠性评定有用的信息，所以，在可靠性试验分析与评定过程中，只有充分挖掘这些信息的潜力，才能得出准确、可信的评定结论．信息融合技术，以其广阔的时空信息覆盖范围，强大的信息综合和提取能力，越来越成为信息处理领域的强有力工具，它所揭示的倍息处理思想和方法论，可以很好地解决复杂系统可靠性试验分析和评定中现场样本量不足的瓶颈问题．鉴于此，本书针对小子样复杂系统的可靠性信息融合技术展开研究，解决同总体同环境试验数据、不同环境下的试验数据、变总体试验数据、性能退化数据(degradationdata)等可靠性信息的科学利用与融合问题．
1.1研究的工程背景及意义
航空航天产品和高端民品的可靠性评定，历来受到设计、试验和使用部门的高度重视．在航天产品诸如运载火箭发动机、载人飞船、神光UI大型能源装置等复杂系统的可靠性试验分析与评定中，出现了大量的小子样问题，此时，要得到客观可信的评定结论，关键就是要合理地、充分地利用有关可靠性信息．
例如，在对我国现役的氢氧发动机——长征三号甲系列运载火箭的三级主发动机进行可靠性试验的分析与评定中发现，由于液体火箭发动机试验费用昂贵，鉴定试验的样本量很小．经典评定方法表明，该型发动机可靠性已基本达到要求值，但由于对试验信息的利用不够充分，要进一步提高可靠性尚需进行大量试验．实际上，该型发动机在分阶段研制过程中，性能不断改进，因此，若能充分合理地利用产品各阶段试验中的小子样、变总体可靠性信息，则可以在很大程度上提高产品可靠性评定结论的置信度，大大减少产品定型的风险．研究一种能充分有效地利用变总体试验信息的融合技术具有重要的理论和工程意义．
又如，载人飞船热控循环泵系统可靠性分析，循环泵的各种试验信息均为定时截尾零失效数据(zero-failuredata)，此时传统的基于失效数据的可靠性评定方法在应用上遇到一定的困难．而通过泵的可靠性试验，对其可靠性进行评定，验证泵的可靠性是否达到所要求的可靠性指标，是一项重要的工作．因为循环泵是载人飞船温控系统中液体冷却回路正常运转的关键设备．如循环泵运转不正常，将直接导致液体冷却回路系统热控制的全部失效，虽然在设计中已经采用了备份手段，以保证回路的正常工作，但是最终要求还是要提高泵自身的可靠性．因此，需要研究如何充分融合产品研制中的有关可靠性信息，在极少失效甚至零失效的情况下，预计和评定产品可靠性．
神光III大型能源装置是我国国家高技术研究发展计划(863计划)高科技攻关项目，其关键器件电容器可靠性分析中，现有的方法一般是利用寿命数据，通过Weibull分布模型进行统计分析，虽然这种评定方法易于搡作，但需要大量的寿命数据才能保证评定结果的可信度．而强激光能源模块高储能密度电容器属于试验费用昂贵的产品，不可能投入大量样品进行寿命试验．实际生产中一般只进行短时间的性能测试试验，试验中，可以实时跟踪测量参试样品的电容量等性能参数的变化情况，由电容器的工作原理和试验数据来看，随着电容器充放电次数的增加，其电容量会逐渐下降，当电容量退化到一定程度时，电容器便无法完成规定功能，即进入了失效状态．于是，在寿命数据缺乏的情况下，需要充分利用性能测试数据，研究基于性能退化数据的信息融合技术，对电容器进行可靠性分析与评定．
工程实践表明，小子样复杂系统可靠性信息的特点是：小样本现场试验信息和多种可利用的多源验前信息．事实上，由于研制周期和研制经费的制约，现场试验只能为小样本．而在进行复杂系统设计、研制的过程中，为了使其能够满足性能指标的要求，必须进行严格的质量控制和工程管理．在一系列的工程研制活动中，将会获得系统各个单元在不同环境、不同条件下的多种试验信息，可以概括为如下几种．①单元及分系统试验信息．由于航空航天产品的复杂性，对单元和分系统进行大量的可靠性试验以弥补系统级试验的不足．②仿真试验信息+可靠性仿真作为一门新兴的可靠性技术正在兴起，可靠性仿真试验信息可以为复杂系统可靠性评定提供验前信息．③相似系统的信息．相关型号的武器系统可以为可靠性评定提供验前信息，但是必须清楚相关型号武器系统之间的可靠性继承关系．④系统在不同环境下的试验信息，为了考核系统的环境适应性或进行加速寿命试验，系统经常需要在不同环境下进行可靠性试验，这种试验要求各组成单元或系统的失效机理不变．⑤专家的工程经验．在可靠性或安全性分析领域，专家意见或工程经验往往是十分重要的验前信息．⑥历史信息，包括单元或系统以往的各种试验信息．
鉴于复杂系统可靠性信息的上述特点，经典的试验分析与评定方法受到了一定的挑战，因为经典的试验统计分析是在大样本的前提下进行的．如果试验数较少，则经典统计方法的置信度不高，或者说作统计评定时，将冒较大的风险．从信息论的角度来看，只有充分利用各种相关可靠性信息，才能对复杂系统有较深刻的认识．因此，近年来发展迅速的以Bayes方法为基础的小子样理论，成为对复杂系统进行试验分析和可靠性评定的一种重要手段．小子样理论，并不是“少用信息”的理论，叫、子样”是指现场试验数少，但在评定过程中，运用现场信息的同时，还充分利用其相关多源验前信息．而上述众多的验前信息，既为产品可靠性试验分析与评定提供了更多的信息，同时这些具有更多不确定性的信息（与系统级现场试验相比）也可能给评定决策带来更多的风险）
因此，要解决小子样可靠性分析与评定中存在的问题，需要研究的共性技术，就是小子样复杂系统的可靠性信息的融合技术，即要在现场试验数据为小样本的情况下，评定产品的可靠性水平并提高评定精度，必须通过一定的途径扩大信息量．从某种意义上说，复杂系统呵靠性综合评定的过程也就是合理融合各种可靠性信息的过程．当前，可靠性信息融合方法的研究正处于研究发展阶段，有大量问题需要解决，因此，研究一套系统化、工程化的可靠性信息融合技术是可靠性工程发展的必然要求．
本书的研究工作正是建立在这样一个工程需求背景下，以小子样复杂系统可靠性信息融合技术为基本研究内容，以进一步提高复杂系统的试验分析与可靠性评定水平为研究目标，以理论与工程应用相结合开展研究．基于信息融合思想的可靠性评定，就是充分利用各种时空条件下多种信息源的信息，进行关联、处理和综合，以获得关于系统可靠性的更完整和更准确的判断信息，从而进一步形成对系统可靠性的可信评定或预测，这种评定方法不仅是一种处理复杂可靠性数据的方法，也是建立和谐有效的人机协同可靠性数据处理环境的基础．研究小子样复杂系统可靠性信息融合技术的意义在于：科学的可靠性信息融合技术，可以在复杂系统现场试验小子样的前提下，提高其可靠性试验分析与评定的可信度，最终实现小子样复杂系统可靠性评定水平的提高．同时，也为充分利用各种试验信息奠定理论基础，从而可有效融合多源可靠性信息，分析和改进装备的性能指标，并验证实际的性能是否满足设计要隶．这对减少试验经费，缩短研制周期，合理安排试验项目有重要的作用．因此，对小子样复杂系统可靠性信息融合技术的研究具有重大的理论价值和工程应用价值．
1.2多源可靠性信息的收集与整理
随着可靠性及维修性工作的深入发展，可靠性数据的收集与整理工作越来越显示出其重要的价值和作用．有效的信息和数据是开展可靠性、维修性、保障性分析工作的基础，是决策的依据，在产品的寿命周期中，可靠性数据的收集整理与分析伴随着各阶段的可靠性工作而进行．在工程研制阶段需要收集和分析同类型产品的可靠性数据，以便进行方案的对比和选择，而此阶段的研究和试验所产生的可靠性数据的收集和分析阶段，将为其产品的改进和定型提供科学的依据；生产阶段可靠性数据的分析和评估，反映了产品的设计和制造水平；而用阶段收集和分析的可靠性数据对产品的设计和制造的评价最具权威性，因为它反映的使用及环境条件最真实，参与评估的产品数量较多，其评估结果反映了产品趋向成熟期或达到成熟期时的可靠性水平，是该产品可靠性工作的最终检验，也是今后开展新产品的可靠性设计和改进设计的最有益的参考．
1.2.1可靠性信息的来源
可靠性信息是指在各项可靠性工作及活动中所产生的描述产品可靠性水平及状况的各种数据，它们可以是数字、图表、符号、文字和曲线等
可靠性数据的来源贯穿于产品的设计、制造、试验、使用和维修等整个过程．具体她说，可靠性信息由以下一些主要内容及来源构成：
(l)研制任务书或合同中规定的以及不同阶段产品实际达到的可靠性、维修性、安全性(R＆M＆S)指标；
(2)可靠性大纲、维修性大纲、保障性大纲及其评审报告；
(3)可靠性、维修性指标的分配及预计结果；
(4)有关故障性的分析报告；
(5)故障报告、分析和纠正措施及其效果；
(6)性能试验，环境试验，耐久性试验，可靠性试验，维修性试验，维修性验证试车、试飞及试航等结果与分析报告：
(7)严重异常、一般异常的质量与可靠性问题分析、处理及其效果；
(8)生产中对不合格品的分析及处理情况；
(9)生产中产品验收及例行试验合格率；
(10)产品的使用状况及故障、缺陷信息；
(11)产品的贮存可靠性信息；
(12)产品的使用寿命信息；
(13)产品的维修方式、周期、工时和费用信息；
(14)维修差错及其后果统计；
(15)通用和专用保障设备的种类及清单；
(16)保障设备的供应情况及存在的主要问题；
(17)使用维修人员的技术水平统计；
(18)产品的R&M;＆S综合分析报告等．
总的来说，可靠性信息主要从两方面得到：一是从实验室进行可靠性试验中得到，称为试验数据；二是从产品实际使用现场中得到，称为现场数据．
1.2.2可靠性信息的特征
1．信息的分散性和相关性
可靠性信息存在于产品寿命周期的各个阶段，并产生于各有关部门和人员的实践之中，体现了它的分散性，但各种信息之间往往又相互联系、相互影响，从而又具有相关性．这一特点决定了可靠性信息的收集与整理工作是一项多层次、多环节且相互关联的工作．
2．信息发生的随机性和度量上的时间性
在可靠性活动中，随时都可能产生可靠性信息，但什么时间会产生什么样的信息却是随机的，另外，产品的可靠性一般均与其工作时间（或次数）有关，因而可靠性的度量一般均用与工作时间有关的单位或概率来表示．这一特点决定了可靠性信息收集和整理的特殊性．
3．信息的潜在价值
可靠性信息是一项潜在的、丰富的社会资源，有待于人们去开发，只有对分散的、大量的原始信息有目的地进行收集、筛选，整理，并加以科学的分析处理，它们才能成为有用的信息．由于人们对可靠性信息的认识、管理和技术水平的不同，所以开发出的信息价值将会有很大的差异，信息开发的程度及其效益取决于各自对信息的驾驭能力．
4．信息的继承性和时效性
随着产品的更新换代，可靠性信息资源的宝库不断丰富，它们可以被积累或继承，新一代产品能吸收过去的经验，从而不断提高产品的R&M;&S;水平．另外，可靠性信息又有很强的时效性，信息的价值会随着时间的推移而衰减．有的信息一经生成，就需及时传输到有关单位，否则就可能造成严重的后果．因此，可靠性信息收集整理工作既是一项长期性的工作，又是一项具有很强的时效性的工作．
1.2.3可靠性数据的收集要求
1．真实性
不论在实验室还是在使用现场，所记录的数据必须如实代表产品状况，特别是对产品故障的描述

前言/序言

《不确定性下的智慧决策：复杂系统可靠性信息融合新探》 在当今信息爆炸的时代，我们所处的社会正日益被各种复杂系统所渗透，从庞大的交通网络、精密的航空航天系统，到关乎民生的能源供应、医疗健康，再到瞬息万变的金融市场和日益智能化的城市生活，无一不体现着复杂系统的深刻影响。这些系统往往由众多相互关联、动态变化的子系统构成，其内部运行机制错综复杂，外部环境充满着不确定性和噪声。在这样的背景下，如何准确评估和保障这些复杂系统的可靠性，成为一项至关重要的课题。可靠性，作为衡量系统在规定条件下执行其功能的能力，直接关系到系统的安全、效率乃至生存。一旦复杂系统发生故障，其潜在的损失可能是灾难性的。 传统的可靠性评估方法，往往依赖于对系统单一维度信息的分析，或者仅仅对少量独立变量进行建模。然而，现实世界的复杂系统远比这要复杂得多。它们的数据来源多种多样，信息呈现出异质性、不完整性、模糊性、噪声干扰等诸多不确定性特征。例如，传感器数据可能受到环境干扰而产生误差，专家经验可能带有主观臆断，历史故障记录可能存在缺失，模型预测也可能因为参数的不确定而产生偏差。面对这些信息的不确定性，如果依然采用孤立的、简单化的分析方法，评估结果的准确性和可靠性将大打折扣，甚至可能导致错误的决策，酿成无法挽回的后果。 正是在这样的挑战下，信息融合技术应运而生，并展现出其强大的生命力。信息融合的核心思想是，通过对来自多个不同来源、不同类型的信息进行综合分析和处理，提取出比单一信息源更全面、更准确、更可靠的知识和信息，从而提升对复杂系统整体状态的认识和理解。就好比侦探破案，不能仅凭一根线索断案，而是要汇集所有蛛丝马迹，通过逻辑推理，最终还原事实真相。信息融合在复杂系统可靠性评估领域的应用，正是借鉴了这一原理。 《不确定性下的智慧决策：复杂系统可靠性信息融合新探》一书，正是聚焦于这一前沿领域，深入探讨了在面对复杂系统固有的信息不确定性时，如何有效地融合多源异构信息，以实现对系统可靠性进行更为精准、鲁棒的评估，并最终指导实际应用中的智慧决策。本书并非简单罗列现有技术，而是从理论到实践，系统性地构建了一套适用于复杂系统可靠性评估的信息融合方法论。 本书首先从理论层面，深入剖析了复杂系统可靠性评估所面临的挑战，以及信息融合在该领域的核心价值。它详细阐述了信息来源的多样性、不确定性的种类（如随机不确定性、模糊不确定性、粗糙不确定性、信息缺失等），以及这些不确定性如何影响可靠性评估的准确性。在此基础上，本书着重介绍了信息融合的层次和维度，包括数据级融合、特征级融合和决策级融合，并分析了不同融合层次在复杂系统可靠性评估中的适用性。 本书的另一大亮点在于，它并没有局限于某种单一的信息融合技术，而是广泛地借鉴和创新了多种先进的信息融合方法。例如，在处理模糊和概率不确定信息方面，本书深入探讨了基于模糊逻辑、证据理论（Dempfer-Shafer理论）、贝叶斯网络等方法的信息融合策略。这些理论能够有效地处理不精确、不完整的数据，并进行合理的推理。对于具有时序关联和动态变化的系统，本书还引入了卡尔曼滤波、粒子滤波等状态估计与信息融合技术，能够实时跟踪系统状态，并根据最新的观测数据进行更新。 此外，本书还特别关注了现实世界中信息融合面临的实际问题。例如，如何处理信息源之间的冲突和冗余？如何量化信息源的可靠性并进行加权？如何设计有效的融合算法以达到计算效率和精度之间的平衡？针对这些问题，本书提出了一系列创新性的解决方案，包括基于证据度量和冲突消解的融合算法，以及利用机器学习和深度学习技术来学习最优融合策略。这些方法的引入，使得信息融合不再是生硬的数学模型堆砌，而是更具智能性和自适应性。 本书并非停留在理论层面，更强调其在实际工程领域的应用价值。《不确定性下的智慧决策：复杂系统可靠性信息融合新探》的扉页上，就勾勒出了其广泛的适用场景。例如，在航空航天领域，本书提出的方法可以用于融合来自不同传感器、飞行记录仪、地面监控站的数据，实现对飞机发动机、导航系统、飞行控制系统等关键部件的早期故障预警和剩余寿命预测，从而提高飞行安全。在城市轨道交通领域，通过融合列车运行状态、信号系统数据、乘客流量信息，可以实现对地铁、轻轨等交通系统的可靠性评估和运行优化，减少延误，提高载客效率。在能源电力领域，本书的方法能够整合发电机组的运行参数、电网负荷数据、天气预报信息，实现对发电和输电系统的可靠性预测，保障电网的稳定运行，预防大范围停电事故。在医疗健康领域，通过融合患者的生理体征数据、病史记录、影像学检查结果，可以辅助医生进行疾病诊断和预后评估，提高诊断的准确性和治疗的有效性。 本书的结构安排精心，从基础理论的讲解，到具体算法的推演，再到典型案例的分析，层层递进，逻辑严密。每一章节都力求深入浅出，既有严谨的数学推导，又不乏生动的概念解释和直观的图示辅助，使得读者能够清晰地理解复杂的信息融合原理及其在可靠性评估中的作用。 总而言之，《不确定性下的智慧决策：复杂系统可靠性信息融合新探》是一部集理论深度、技术创新和应用价值于一体的著作。它为研究人员提供了一个系统性的理论框架和强大的技术工具，为工程师和实践者提供了一种解决复杂系统可靠性评估难题的有效途径。通过掌握本书所介绍的方法，我们能够更清晰地洞察复杂系统运行的内在规律，更准确地预测潜在的风险，从而在不确定性中做出更明智、更智慧的决策，为构建更安全、更可靠的未来社会贡献力量。本书的出版，无疑将为复杂系统可靠性研究领域带来新的视角和突破，并推动相关技术的进一步发展和广泛应用。

评分☆☆☆☆☆

这本书我最近刚入手，还在细细品读中。初翻之下，就被其严谨的学术风格和宏大的研究视野所吸引。作者似乎着力于探索如何在一个信息纷繁复杂的系统中，找到那些隐藏的、决定系统整体可靠性的关键因素，并且是如何将这些分散的信息进行有机整合，最终形成一个更全面、更准确的评估结果。我尤其对其中关于“小子样”的论述产生了浓厚兴趣，这似乎暗示着研究对象并非大规模、易于获取数据的系统，而是那些规模较小、数据获取困难，但却至关重要的系统。在很多实际应用场景中，比如新兴技术的早期研发、高端装备的故障诊断，或者是一些小众领域的安全保障，我们面临的往往就是这样的“小子样”挑战。如何在这种数据匮乏的情况下，依然能够有效地进行可靠性分析，这无疑是该领域的一大难点，也是本书有望提供深刻见解的关键所在。期待后续章节能详细阐述其理论框架和方法论，为解决这些现实问题提供切实可行的指导。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的第三章，我被书中提出的信息融合模型深深吸引了。不同于以往我接触到的信息融合方法，本书似乎在“小子样”这个特定约束下，对信息融合的策略进行了重塑。我理解的“小子样”可能意味着可用的历史数据量非常有限，而且这些数据可能还存在着各种不确定性和不完整性。在这种情况下，如何设计一个既能充分利用现有有限信息，又能有效抵御噪声和误差，并最终输出一个可靠性评估结果的信息融合框架，是极具挑战性的。作者在本章中提出的模型，似乎在考虑数据的来源、质量、以及它们之间的相互依赖关系上，下了不少功夫。我尤其好奇的是，书中是如何处理不同类型、不同粒度的信息的兼容性问题的，以及在欠数据环境下，如何避免过拟合和提高模型的泛化能力。这本书的理论深度和创新性，让我对信息融合在复杂系统可靠性研究中的应用有了全新的认识，也为我今后的研究方向提供了新的启发。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何从不确定性中提取确定性感到着迷，这本书的出现，似乎正好触及了我的兴趣点。书中所提出的“小子样复杂系统可靠性信息融合方法”，让我想到的是，在很多我们日常生活中，甚至是高科技领域，都存在着大量的“小子样”系统。它们可能因为成本、规模、或者独特性，而难以收集到足够多的统计数据。但这些系统往往又承担着至关重要的功能，其可靠性直接关系到安全、效率，甚至生命。这本书的核心，很可能是在探索一种“以少胜多”的智慧，如何在有限的信息资源下，通过巧妙的信息融合技术，构建出对系统可靠性有洞察力的模型。我期待书中能够深入剖析不同信息源的特点，以及如何有效地进行权衡和组合，从而在数据稀疏的条件下，依然能够生成有说服力的可靠性评估结果，这对我理解和解决类似问题具有重要的理论和实践意义。

评分☆☆☆☆☆

我之前对复杂系统的可靠性研究接触不多，但这本书的题目引起了我的好奇。它似乎在探讨一种更精细、更贴合实际的可靠性评估方式，特别是针对那些“小子样”的系统。我设想的“小子样”系统，可能是指那些非常规、非标准化的设备，或者是刚开始投入使用、数据积累不足的新型系统。在这些情况下，我们很难套用现有的、基于大量历史数据建立的通用模型。本书的核心观点，如果我理解得没错的话，可能是在强调如何从有限的、可能还不太完美的零散信息中，提炼出真正有价值的可靠性特征，并将其有效地融合起来。这就像是在一片混沌中寻找规律，需要高度的智慧和巧妙的方法。书中提到的“信息融合”，对我来说是一个全新的概念，我希望它能揭示出如何将各种分散的、不同来源的“点滴”信息，汇聚成一个关于系统可靠性的“面”的认识，从而为决策者提供更可靠的判断依据。

评分☆☆☆☆☆

这本书的论述逻辑性很强，每一章节的展开都层层递进，让人能够清晰地把握作者的研究思路。尤其是在介绍应用案例的部分，我看到作者将前面提出的理论方法，巧妙地应用于实际问题中，这极大地增强了我对本书内容的可信度和实用性的认同。书中对于“小子样”复杂系统可靠性分析的案例，让我联想到一些我曾经参与或听说过的项目，例如一些定制化程度很高的工业装备，或者是在极端环境下运行的关键设备。这些系统的共同特点是，它们的数据获取难度大，样本量少，而且往往伴随着高昂的维修和维护成本，因此对其可靠性的早期准确评估显得尤为重要。作者通过具体的例子，展示了如何运用其信息融合方法，在数据有限的情况下，依然能够有效地识别潜在的故障模式，预测系统的剩余寿命，并为优化设计和维护策略提供科学指导。这种理论与实践的结合，是我非常欣赏的一点。