本文關(guān)鍵詞： 隨機集理論 不確定性量化 相關(guān)性 Nataf變換　出處：《系統(tǒng)仿真學報》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：隨機集理論為基于模型的系統(tǒng)分析提供了一種統(tǒng)一的不確定性量化框架。針對現(xiàn)有隨機集理論模型不確定性量化研究中缺乏對模型變量相關(guān)性的考慮這一不足,提出了一種改進的基于隨機集理論的不確定性量化方法。該方法根據(jù)模型變量間的相關(guān)系數(shù)信息,通過Nataf變換產(chǎn)生相關(guān)隨機樣本,進而獲取多維空間內(nèi)焦元的聯(lián)合基本概率分配。由此所得的不確定性量化結(jié)果能夠在模型變量間存在相關(guān)性的情況下正確反映系統(tǒng)狀況。數(shù)值仿真證明了所提方法的有效性。
[Abstract]:Random set theory provides a unified uncertainty quantization framework for model-based system analysis. An improved uncertainty quantization method based on random set theory is proposed, in which correlation random samples are generated by Nataf transform according to the correlation coefficient information between model variables. Then, the joint basic probability allocation of focal elements in multidimensional space is obtained. The uncertainty quantization results obtained from this method can accurately reflect the system situation when there is correlation between model variables. The numerical simulation proves the effectiveness of the proposed method.
【作者單位】： 西南科技大學信息工程學院;電子工程研究所;
【基金】：西南科技大學博士研究基金(16zx7147) 中物院科技發(fā)展基金(2012B0403058)
【分類號】：O211.5

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本文編號：1520640