改进灰白bootstrap法：极小子样下的高精度可靠性评估

本文主要探讨了"改进灰白助法及其在可靠性评定中的应用"这一主题，针对极小子样情况下（即样本量非常小的情况）的抽样仿真难题，这是可靠性仿真评估中的一个关键挑战。传统的Bootstrap方法（一种统计学中的自助采样技术）在处理极小子样时，常常面临重复抽样导致的结果不稳定的问题。作者创新地运用了灰白自助法的思想，对Bootstrap的抽样方法进行了优化，以减少重复抽样带来的误差。 此外，文中提出了一种新的策略，即利用GM(1,1)二次数据拟合模型来解决Bootstrap在极小子样条件下仿真结果不可靠的问题。GM(1,1)模型是一种时间序列分析方法，通过这种模型，可以提高数据的预测精度，从而增强仿真结果的可靠性。 改进后的灰白自助法被应用于极小子样的可靠性评估实践中，通过多个算例分析，证明了这种方法在提高仿真精度、增强可信度和增强适用性方面表现出色。研究结果对于优化小样本条件下的可靠性评估具有重要意义，对于工程领域的实践者和理论研究人员来说，这是一个实用且有价值的工具，尤其是在那些样本量受限但又需要高精度评估的场景中。 关键词包括：改进灰白自助法、极小子样、可信度、可靠性、抽样，这些关键词揭示了论文的核心内容和研究重点。总体上，这篇文章为解决可靠性评估中的小样本问题提供了一个创新且有效的解决方案，对提高工程领域中的可靠性评估方法具有实际应用价值。