亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

A novel maximum entropy method based on the B-spline theory and the low-discrepancy sequence for complex probability distribution reconstruction

数学 Kullback-Leibler散度 分歧(语言学) 概率密度函数 最大熵原理 算法 熵(时间箭头) 序列(生物学) B样条曲线 应用数学 可靠性(半导体) 概率分布 花键(机械) 数学优化 计算机科学 统计 数学分析 工程类 生物 物理 哲学 结构工程 功率(物理) 量子力学 遗传学 语言学
作者
Wanxin He,Yiyuan Wang,Gang Li,Jinhang Zhou
出处
期刊:Reliability Engineering & System Safety [Elsevier BV]
卷期号:243: 109909-109909 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.ress.2023.109909
摘要

The maximum entropy method (MEM) is a powerful tool for the recovery of unknown probability density functions (PDF) and has growing popularity in the reliability analysis community. However, MEM may be inaccurate for PDFs with a complex shape (e. g. multiple modals or a long tail), influencing the accuracy of the reliability analysis greatly. To overcome this deficiency, this study proposes a novel MEM paradigm based on the B-spline theory and the low-discrepancy sequence. Firstly, to enhance the performance of MEM for complex PDFs, the B-spline functions are used to construct the MEM PDF. Correspondingly, the iteration formulation is derived for the undetermined parameter estimation of the B-spline-based MEM PDF based on the closed solution for minimizing the Kullback-Leibler divergence. Then, we adopt the low-discrepancy sequence to calculate the objective function of minimizing the Kullback-Leibler divergence efficiently. Compared with MEM and other moment-based reliability analysis methods, the proposed method does not require the statistical moments, and integrates the advantages of the B-spline theory and MEM. To illustrate the benefits of our method, five examples are analyzed and compared with some classical reliability analysis methods.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
威武的雨筠完成签到 ,获得积分10
6秒前
研友_VZG7GZ应助哈哈哈哈采纳,获得10
9秒前
momochichu发布了新的文献求助10
10秒前
12秒前
12秒前
16秒前
Wakakak发布了新的文献求助10
17秒前
高贵逍遥完成签到 ,获得积分10
17秒前
wyz完成签到 ,获得积分10
18秒前
20秒前
冰激凌完成签到,获得积分10
21秒前
21秒前
Yu发布了新的文献求助10
23秒前
小乘号子发布了新的文献求助30
23秒前
。。完成签到,获得积分10
24秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
26秒前
哈哈哈哈发布了新的文献求助10
27秒前
故意的山河完成签到,获得积分10
29秒前
Linda发布了新的文献求助10
31秒前
struggling2026完成签到 ,获得积分10
36秒前
科研通AI5应助Wakakak采纳,获得10
37秒前
喂喂发布了新的文献求助20
39秒前
lena完成签到 ,获得积分10
45秒前
情怀应助小乘号子采纳,获得10
46秒前
47秒前
深情安青应助深情访文采纳,获得10
52秒前
星辰大海应助科研通管家采纳,获得10
55秒前
wanci应助科研通管家采纳,获得10
55秒前
共享精神应助科研通管家采纳,获得10
55秒前
大模型应助科研通管家采纳,获得30
55秒前
55秒前
半城微凉应助科研通管家采纳,获得10
55秒前
万能图书馆应助Linda采纳,获得10
58秒前
咸鱼lmye完成签到 ,获得积分20
58秒前
爆米花应助Djnsbj采纳,获得10
58秒前
1分钟前
echo完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
慕青应助橘猫217采纳,获得10
1分钟前
Djnsbj发布了新的文献求助10
1分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3976600
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520700
关于积分的说明 11204482
捐赠科研通 3257320
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798683
邀请新用户注册赠送积分活动 877881
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806613