近日，由统计与数学学院、统计数据工程技术与应用协同创新中心、之江大数据统计研究院方冠奇博士作为第一作者和通讯作者的论文“Inverse Gaussian Processes with Correlated Random Effects for Multivariate Degradation Modeling”在国际权威期刊European Journal of Operational Research上在线发表。

论文摘要

    论文提出了一种新的基于逆高斯过程的多变量退化过程模型，该模型通过引入相互关联的随机效应来描述具有多个性能特征的退化数据中存在的特征相依性和个体差异性，其模型形式具有数学上的易解性(tractable)；同时作者开发了高效的EM算法来解决模型中参数估计问题。最终，数值模拟结果和实例验证都显示论文所建立的理论模型和方法对具有多变量退化过程的产品可靠性评估有显著的效果。

European Journal of Operational Research是运筹与管理科学领域的著名国际权威期刊，创刊于1977年，主要发表对管理科学、运筹学领域有重要贡献的最新理论与实践研究成果。

作者简介

    方冠奇，博士毕业于美国亚利桑那大学，研究方向主要包括工业系统的统计建模和数据分析、数据科学及机器学习等。目前，已在Reliability Engineering & System Safety，IEEE Transactions on Reliability，Quality and Reliability Engineering International等国际学术期刊和国内外知名学术会议发表10余篇论文。