“学萃讲坛”第833期—An Introduction of Bayesian Method for Reliability Data Analysis

时间:2018-08-17作者:文章来源:计算机科学与技术学院浏览:202

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报告题目:An  Introduction of Bayesian Method for Reliability Data Analysis
报  告  人:李钊军教授
报告地点:21A  426室
报告时间:2018年8月20日10:00-11:30
主办单位:科学技术研究院
承办单位:计算机科学与技术学院
报告人简介:李钊军博士任教于美国西新英格兰大学工业工程与工程管理系,主要从事基于数据科学、运筹学和统计学的工程可靠性和质量工程的研究,以及新产品开发中可靠性提升和优化,锂电池系统及其他复杂工程系统健康诊断与预诊断等方面的研究。近年来发表SCI论文20余篇,多次被邀请做大会报告、参加美国自然基金评审、组织国际会议、起草和制定国际可靠性标准等工作。现担任SCI期刊IEEE  Transactions on Reliability Associate Editor 和International Journal of  Performability Engineering 联合主编,以及多个国际SCI期刊的Guest Editors。同时担任IEEE  可靠性协会(Reliability  Society)常委职务以及美国国家标准局(NIST)特邀研究员。
报告内容:由于先进计算能力的可用性以及处理及少量数据和持续更新的能力,贝叶斯统计推断越来越广泛地被应用在工程可靠性评估与预测中。本报告将首先探讨应用贝叶斯方法的背景和动机、优点,并通过实例展示贝叶斯方法优于传统频率统计推断的应用案例,并建立频率可靠性和贝叶斯可靠性估计的关联性。  报告也将讨论如何决定先验概率分布、以及如何整合多个或多层次先验概率来进行系统层面的可靠性评估。应用贝叶斯方法时遇到的计算与仿真方面的挑战也会通过实例展开探讨。最后报告通过贝叶斯方法在电池系统中的健康预诊断的实际应用案例来体现贝叶斯方法优点和局限性。作为国际期刊IEEE  Transactions on Reliability 和International Journal of Performability Engineering  两个期刊的Associate Editor 和Editor-in-Chief, 以及多个国际期刊的Guest  Editors,报告人也将对以上两个国际期刊的影响影子,投稿,审稿,以及文章修改等分享如何发表高水平SCI期刊论文的经验,也将通过一些实例探讨投稿和修稿过程中需要注意的事项和作者常犯的错误等。报告最后将就可靠性、数据科学、人工智能等方面期刊文章发表的趋势加以探讨,并详细介绍报告人目前负责或已经编辑过的特刊征稿和收稿情况。报告人也将回顾并分享审稿人经常提出的一般性修改建议,以及如何理解和有效回复审稿人的审稿建议。其中将就如何更好提将作者的研究成果和研究贡献有力的展现在文章写作中给出相应的写作建议。