金融领域AI模型可解释性研究：以Weibull分布评估可靠性

"本文介绍了在金融科技领域中，针对人工智能模型可解释性的研究，特别是与试验持续时间计算相关的统计方法。文章引用了ISO 16750道路车辆电气和电子装备的环境条件和试验标准，强调了在实际环境中，设备需要承受的各种考验。" 在金融领域的人工智能模型可解释性研究中，试验持续时间的计算是至关重要的。B.3.1部分介绍了一种基于统计的相关方法，用于评估设备的可靠性。这个方法基于Weibull分布，用于计算生存概率R(t)和规定的信心值P。在试验中，如果设备没有失效，将持续时间推至首次失效来计算；若设备按照Weibull分布失效，那么等式B.1可用于解决给定的量，但需要至少已知一个量，否则需借助实验或经验图表。 B.3.2提供了应用这种方法的示例。以一个无移动部件的塑套线圈组件为例，该组件用于乘用车发动机，具有10年的使用年限和99%的生存概率（即1%的损坏率）。为了确定可靠性试验，需要考虑产品在特定负荷下的使用寿命。在本例中，主要负荷来自温度应力循环导致的机械应力。通过温度循环试验收集数据，确定实际负荷。 在B.3.2.4中，试验持续时间的计算涉及实际温升所需温度循环数。利用等式(B.1)和(B.2)，可以得出在特定条件（如温度升高70K）下的试验周期。在这个例子中，计算得到的试验持续时间为12 558个温度循环。 ISO 16750标准为道路车辆的电气和电子设备设定了环境条件和试验要求，考虑了全球地理气候、车辆类型、使用条件、设备生存周期、供电电压和安装位置等多个因素。标准旨在确保设备能在各种环境条件下正常工作，并且通过一系列试验来验证其耐久性和可靠性。 这篇论文研究了在金融科技背景下，如何通过统计方法和标准来评估和测试金融领域中AI模型的可靠性，特别是在实际环境条件下的表现。这不仅是理论研究，还结合了具体的计算示例和国际标准，为实际应用提供了指导。