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第1章 绪论1

1.1 研究背景1

1.2 国内外研究现状5

1.2.1 QMU方法的研究现状5

1.2.2 不确定性量化方法的研究现状5

1.2.3 灵敏度分析方法的研究现状6

1.3 本书内容12

参考文献13

第2章 QMU方法简介20

2.1 QMU的基本原理20

2.2 QMU的基本概念23

2.3 QMU涉及的主要技术24

2.3.1 关键性能参数的确定24

2.3.2 物理建模28

2.3.3 模型验证与确认29

2.3.4 不确定性量化32

2.3.5 灵敏度分析32

2.3.6 置信因子计算33

2.4 本章小结36

参考文献36

第3章 证据理论与不确定性量化的基础37

3.1 证据理论37

3.1.1 辨识框架和基本概率分配37

3.1.2 证据合成规则38

3.1.3 信任函数和似然函数40

3.1.4 证据理论的模型解释41

3.2 基于证据理论的不确定性量化的基本步骤42

3.3 信任函数与似然函数的计算44

3.3.1 顶点法44

3.3.2 蒙特卡洛法46

3.4 本章小结52

参考文献52

第4章 模型不确定性量化的两个关键问题54

4.1 异类信息的证据理论的统一表示与建模54

4.1.1 概率分布信息的证据理论表示54

4.1.2 概率包络信息的证据理论表示55

4.1.3 模糊分析信息的证据理论表示57

4.1.4 专家估计信息的证据理论表示57

4.1.5 小样本测试信息的证据理论表示60

4.2 结合计算智能的证据理论不确定性量化的快速算法62

4.2.1 区间算法与遗传算法62

4.2.2 不确定性量化的快速算法的实现64

4.2.3 算例分析66

4.3 本章小结70

参考文献71

第5章 实验数据的不确定性量化方法72

5.1 小子样实验数据的不确定性度量72

5.1.1 小子样实验数据的灰色置信区间估计72

5.1.2 小子样实验数据的概率包络73

5.1.3 小子样实验数据的不确定性度量74

5.1.4 算例分析74

5.2 基于实验数据的裕量与不确定性量化的方法75

5.2.1 基于k系数的QMU评估76

5.2.2 改进的实验数据QMU方法78

5.2.3 算例分析80

5.3 本章小结83

参考文献83

第6章 随机与认知不确定系统的灵敏度分析85

6.1 随机不确定系统的灵敏度分析86

6.1.1 基于模型回归的灵敏度分析86

6.1.2 基于方差的灵敏度分析87

6.1.3 Sobol’全局灵敏度分析89

6.2 随机-认知混合不确定系统的灵敏度分析93

6.2.1 基于概率包络的灵敏度分析93

6.2.2 基于证据理论的灵敏度分析100

6.2.3 专家估计信息下参数的可靠性灵敏度分析105

6.2.4 基于条件概率的灵敏度分析108

6.3 本章小结110

参考文献111

第7章 不确定性量化在系统评价与决策分析中的应用113

7.1 企业存货质押融资贷前风险评价113

7.1.1 风险评价指标体系114

7.1.2 风险指标权重的确定115

7.1.3 风险指标mass函数的确定115

7.1.4 存货质押融资业务风险评价指标的计算118

7.1.5 算例分析119

7.2 市场不确定下企业延期支付与存货质押的决策分析122

7.2.1 延期支付下生产企业利润模型123

7.2.2 基于市场不确定性的延期支付与存货质押决策的定性分析124

7.2.3 基于市场不确定性的延期支付与存货质押决策的定量分析126

7.2.4 算例分析127

7.3 不完全信息下的群组评价133

7.3.1 问题描述134

7.3.2 群组评价信息融合135

7.3.3 基于蒙特卡洛随机抽样的群组评价137

7.3.4 应用案例138

7.4 本章小结140

参考文献141