小样本系统可靠性提升：BP神经网络与RBF结合的应用

本文主要探讨了"基于神经网络的小样本系统可靠性预计"这一研究主题，由作者张宏斌和贾志新共同合作，他们在北京科技大学机械工程学院和陆军航空兵学院机载设备系展开研究。面对小样本系统可靠性预计精度低、传统方法复杂且成本高的挑战，他们提出了一种创新的方法，即利用反向传播(Back Propagation, BP)神经网络技术。 首先，文章强调了可靠性预计在产品设计中的重要性，它是通过对历史产品可靠性数据进行分析，预测新产品未来可能达到的可靠度，以便优化设计并确保产品性能达标。然而，基于实际经验和历史数据的预测方法在处理小样本系统时存在局限性，因为这类系统的可靠性数据有限，可能导致预测精度下降。 为解决这个问题，研究人员应用径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络对收集到的小样本系统可靠性数据进行拟合和扩充，以此创建具有相似失效统计规律的大量虚拟数据。这种方法有效地增加了可用的数据量，提高了BP神经网络的训练效果。通过实例验证，使用扩充的可靠性数据训练后的BP神经网络模型，其预测精度相比未扩充数据提高了57%，显著提升了预计的准确性，满足了可靠性预计的要求。 文中还提及了其他学者的研究成果，例如余香梅等人利用BP神经网络成功预测数控机床可靠性，以及王蓓等人对传统BP神经网络的优化，这些都为该领域的研究提供了有益的参考。本文的贡献在于为小样本系统可靠性预计提供了一个有效的解决方案，不仅提高了预测精度，还降低了计算复杂性和成本。 这篇论文深入研究了如何利用神经网络技术，特别是BP神经网络和RBF神经网络，克服小样本系统可靠性预计的难题，为提高产品质量控制和设计优化提供了强有力的支持。这对于IT行业尤其是系统设计领域的发展具有重要意义。