报告题目：EM算法与工业产品退化数据统计建模

报  告 人：翟庆庆 副教授（上海大学）

报告时间：2022年5月29日9：00-11：00

#腾讯会议：271-272-477

专家简介：

翟庆庆，上海大学管理学院副教授，上海市青年东方学者，担任中国现场统计研究会可靠性工程分会副秘书长，中国优选法统筹法与经济数学研究会工业工程分会理事。2015年于北京航空航天大学系统工程专业获得博士学位。2015年至2017年，在新加坡国立大学工业系统工程与管理系担任research fellow. 主要研究兴趣包括退化统计模型、可靠性建模和博弈论。在Technometrics、IISE Transactions、ITII、EJOR、ITR、RESS等国际期刊上发表论文40余篇。

讲座简介：工业产品普遍面临性能退化的问题。性能指标的退化引起产品使用体验的下降，增加产品突然失效的风险并可能造成巨大的维修恢复费用。为了保证产品的可靠运行，需要对产品的退化失效过程进行建模，以制定更为精准的维修保障策略。在对产品性能退化数据进行建模的过程中，常面临产品异质性、数据带误差等方面的问题。考虑这类问题的退化模型的估计推断具有一定挑战。在实践中，通过将这类问题转化为缺失数据的建模问题，构造合适的EM算法,可为解决这类建模问题提供一条有效路线。本报告围绕工业产品的退化数据建模问题，讨论退化数据的特点，介绍EM算法的原理，并以几个具体问题为例，展示EM算法在处理退化数据建模中缺失数据问题的应用。