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摘要
在备品备件库存决策问题中，对设备失效概率进行预测是解决问题的关键。当设备故障分布类型在参数模型框架下难以确定时，采用基于Dirichlet分布的非参数贝叶斯方法，对设备失效概率进行建模，并利用蒙特卡罗方法进行模拟仿真。由于未假定故障分布的参数模型，该方法具有很强的灵活性；对样本数据进行随机抽样后进行仿真和对比分析，预测结果波动很小，表明了该方法具有很强的稳健性。基于Dirichlet分布的模型可以解决在参数模型框架下故障分布类型难以确定时，对设备失效概率进行预测的问题。
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在备品备件库存决策问题中，对设备失效概率进行预测是解决问题的关键。当设备故障分布类型在参数模型框架下难以确定时，采用基于Dirichlet分布的非参数贝叶斯方法，对设备失效概率进行建模，并利用蒙特卡罗方法进行模拟仿真。由于未假定故障分布的参数模型，该方法具有很强的灵活性；对样本数据进行随机抽样后进行仿真和对比分析，预测结果波动很小，表明了该方法具有很强的稳健性。基于Dirichlet分布的模型可以解决在参数模型框架下故障分布类型难以确定时，对设备失效概率进行预测的问题。
