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第1章 Petri网基本概念及其对典型系统的可靠性建模1

1.1 Petri网及其在可靠性分析中的应用1

1.1.1 Petri网基本概念1

1.1.2 Petri网的图形表示3

1.1.3 Petri网在可靠性分析中的应用4

1.2 随机Petri网及其在可靠性分析中的应用5

1.2.1 随机Petri网的定义6

1.2.2 随机Petri网在可靠性分析中的应用6

1.3 其他扩展Petri网在可靠性分析中的应用11

1.4 Petri网对典型系统的可靠性建模15

1.4.1 不可修系统的可靠性分析Petri网模型15

1.4.2 可修系统的可靠性分析Petri网模型17

第2章 基于模糊Petri网的复杂系统可靠性分析20

2.1 引言20

2.2 模糊Petri网及其对模糊规则的表示21

2.2.1 模糊Petri网的定义21

2.2.2 模糊Petri网对模糊规则的表示23

2.3 基于FPN的模糊推理算法24

2.4 可靠性分析中模糊知识库的表示25

2.5 模糊神经Petri网26

2.5.1 模糊神经Petri网的定义26

2.5.2 模糊神经Petri网的引发规则27

2.5.3 FNPN对模糊规则的表示27

2.5.4 模糊神经Petri网的学习算法30

2.6 基于FNPN的系统可靠性估计31

2.6.1 基于FNPN的系统可靠性估计应用举例31

2.6.2 基于FNPN的系统可靠性估计算法分析讨论36

2.7 基于粒子群优化算法的模糊Petri网学习方法37

2.7.1 粒子群优化算法基本原理37

2.7.2 粒子群优化算法参数的选择38

2.7.3 基于PSO算法的模糊Petri网学习方法39

2.7.4 应用举例40

第3章 基于随机Petri网的可修系统可靠性模糊评价42

3.1 引言42

3.2 模糊集理论基础知识43

3.2.1 模糊集理论的基本概念43

3.2.2 模糊集的代数运算44

3.3 基于模糊数的系统可靠性估计45

3.4 可修系统可靠性的λ-τ理论46

3.5 基于随机Petri网的可修系统可靠性模糊评价49

3.5.1 模糊随机Petri网的定义50

3.5.2 FSPN的分析方法50

3.5.3 FSPN在可靠性分析中的应用举例51

3.6 非马尔可夫可修系统的可靠性随机Petri网建模55

3.6.1 基于补充变量的非马尔可夫并行系统的可靠性模型建立57

3.6.2 系统可用度的求取60

3.6.3 方法验证62

3.6.4 应用举例63

第4章 基于混合Petri网的分布式系统可靠性建模与分析65

4.1 引言65

4.2 产品的环境适应性模型66

4.2.1 环境因子66

4.2.2 产品的环境适应能力67

4.2.3 云模型理论及其对产品环境适应性的建模68

4.3 基于混合Petri网的分布式系统可靠性建模与分析72

4.3.1 混合Petri网有关定义72

4.3.2 受控混合随机Petri网及其对产品可靠性的建模74

4.3.3 基于CHSPN的系统可靠性模型及其分析方法75

4.4 应用举例78

第5章 多状态系统可靠性分析的粗糙Petri网方法82

5.1 引言82

5.2 基于粗糙集理论的部件状态对系统状态的重要度和规则的获取83

5.2.1 粗糙集理论中知识依赖度和属性重要度的定义83

5.2.2 基于粗糙集理论的部件状态对系统状态的重要度和规则的获取84

5.2.3 带有权重的状态范数及其状态距离85

5.3 粗糙Petri网及其在多状态可靠性估计中的应用87

5.3.1 粗糙Petri网87

5.3.2 粗糙Petri网在多状态系统可靠性估计中的应用87

5.4 粗糙Petri网在多状态系统可靠性估计中的应用举例88

5.5 算法复杂性分析92

5.6 关于属性依赖度的讨论92

5.6.1 包含度理论的基本概念及属性重要度的定义93

5.6.2 基于包含度理论的属性重要度应用举例94

第6章 多任务可重构实时系统可靠性建模与分析99

6.1 引言99

6.2 复杂系统任务可靠性计算的基本方法100

6.2.1 建立任务可靠性模型的要求100

6.2.2 建立系统任务可靠性模型的步骤101

6.3 有色Petri网简介102

6.4 基于有色Petri网的复杂系统任务可靠性建模及其分析104

6.4.1 复杂系统结构和任务的基本假设104

6.4.2 基于有色Petri网的复杂系统任务可靠性建模105

6.4.3 基于有色Petri网的复杂系统任务可靠性估计107

6.5 基于有色Petri网的复杂系统可靠性分析应用举例108

6.6 复杂系统任务实时性评价111

6.6.1 时序着色模糊时间Petri网112

6.6.2 用时序着色模糊时间Petri网评价系统的任务实时性115

6.6.3 任务实时性分析应用举例116

第7章 复杂系统可靠性分配与优化120

7.1 引言120

7.2 系统可靠性分配原则121

7.3 常用可靠性分配方法122

7.3.1 等分配法122

7.3.2 故障树分析法123

7.3.3 代数分配法123

7.4 可靠性成本函数124

7.4.1 拉格朗日模型124

7.4.2 幂数模型125

7.4.3 三参数模型125

7.5 基于粒子群优化的复杂系统可靠性分配126

7.5.1 改进型粒子群优化算法126

7.5.2 基于粒子群优化的复杂系统可靠性分配应用举例126

第8章 软件可靠性综合智能分析方法129

8.1 软件可靠性模型概述129

8.1.1 软件可靠性模型的组成129

8.1.2 软件可靠性模型的基本假设129

8.1.3 软件可靠性模型的分类130

8.2 典型软件可靠性模型分析131

8.2.1 G-O模型131

8.2.2 J-M模型134

8.2.3 L-V模型136

8.2.4 Y-O模型138

8.3 基于Kohonen网络的软件可靠性模型选择139

8.3.1 用于聚类的Kohonen神经网络139

8.3.2 基于聚类思想选择模型的原理141

8.3.3 基于Kohonen网络的模型选择过程142

8.3.4 基于Kohonen网络的模型选择应用实例144

8.4 软件可靠性多模型综合预测146

8.4.1 软件可靠性多模型综合预计的神经网络方法146

8.4.2 神经网络算法描述147

8.4.3 实例分析148

8.4.4 基于粒子群优化的自适应软件可靠性多模型综合动态预计150

参考文献153