机译:使用分层贝叶斯数据扩充的稀疏数据疲劳S-N曲线的不确定度量化
School for Engineering of Matter Transport and Energy Arizona State University Tempe AZ 85287 USA;
Department of Civil & Environmental Engineering University of Connecticut Storrs CT 06269 USA;
Fatigue probabilistic S-N curve; Sparse data; hierarchical Bayesian model; Bayesian data augmentation;
机译:使用频数和贝叶斯推断将疲劳测试数据与新的S-N曲线拟合
机译:α-S-N曲线:使用不确定性理论的小样本测试数据下的新型S-N曲线建模方法
机译:疲劳分析S-N曲线方法中的双级混合不确定量化
机译:使用分层贝叶斯模型的稀疏数据对疲劳性能的不确定性量化
机译:预测1980--1996年期间加拿大私家车使用的国家数据:吉布斯抽样的贝叶斯方法与数据增强的应用。
机译:稀疏调查数据的国家人口映射:一个分层贝叶斯建模框架用于解释不确定性
机译:通过分层贝叶斯框架,数据驱动的不确定性量化和结构动态的传播