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申请/专利权人：国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
摘要：一种基于HC‑Bayesian‑MCMC的电网物资检测采样方法，包括：根据历史检测数据统计各设备供应商的加权平均不合格率，各供应商的加权平均不合格率构成不合格率密度分布曲线；根据所统计出来的不合格率密度曲线，绘制出供应商总体的不合格率曲线，根据绘制出供应商总体的不合格率曲线给定建议函数Gx；在建议函数Gx的基础上进行采样；使用蒙特卡罗方法进行样本的选取；通过统计各个不合格率范围内的采样点的数量占比，从而确定对于各质量不一的供应商设备的抽样比例。本发明可对制造水平不同的供应商制定不同的采样标准，确保抽样检测结果更加符合物资供应商的实际制造水平，以提高对设备供应商产品合格率的正确把控。
主权项：1.一种基于HC-Bayesian-MCMC的电网物资检测采样方法，其特征在于，包括以下步骤：根据历史检测数据统计各设备供应商的加权平均不合格率，各供应商的加权平均不合格率构成不合格率密度分布曲线；根据所统计出来的不合格率密度曲线，绘制出供应商总体的不合格率曲线，根据绘制出供应商总体的不合格率曲线给定建议函数Gx；在建议函数Gx的基础上进行采样；使用蒙特卡罗方法进行样本的选取；通过统计各个不合格率范围内的采样点的数量占比，从而确定对于各质量不一的供应商设备的抽样比例。
全文数据：
权利要求：
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