中，fx是假设概率密度函数，gx是抽样概率密度函数。为了计算rij，我们引入降半柯西分布隶属函数：vij2c1μvij11ci4其中Ci是系数并且由余量误差确定，Vij是变量相应误差jth给予分配的ith因素，这是每个给予分配Dmax，δF，δf。最后，我们规范化隶属度构成前三行的评价矩阵。
5定量因素，如F4，F5，点评价的方法可被应用。一个专家小组是要求每个填写一份他们以前经验调查表，这将使最后两排的评价矩阵发展到每个人。对于因素F4，专家们都要求根据自身的性质给予评价载体N，如偏度和峰度，每一个替代直方图的采样数据由之前的经验。例如，评价值最合适的是10，更好的是075，中等的是05等。以类似的方式，对于因素F5，评级载体可根据功能，如简洁的公式，计算速度快，事先使用每一个替代方案的类似域，。我们知道，钾专家能给为每个因素的K评价载体。我们可以结合各自的评价向量到一个单一的整体评价载体6其中r′ij是一个项目的评价载体所给予lth专家。
额外的因素：对于每一个因素，某一项目的评价矩阵反映的影响程度为标准，根据
相应的替代办法。以确定相对的重要性，各因素的额外向量可以用对估计点的评价方法得到相似因素F4和F5。聚集均衡器Eq6也可以通过钾专家应用获得额外向量。例如，如果代表wil是一个典型的项目的lth专家的额外向量，项目，wi在平均聚集额外向量时被计算时使用7该评级矩阵和额外向量可以得到上述方程。然后额外综合载体，能被计算时使用8其中是秩序区段与被聚集重量wii1，2，…，M，作为词条，和是维度规定值矩阵M×N。
52分配倍之间连续的失败
8
f失效分析的主要目标之一是确定分配倍之间连续故障（TBF），以便找出规律的失败。在连续故障中可以从数据库被计算出。首先，我们检索产品代码来计算每台机器的连续故障和获取所有机器的连续故障，然后我们采取所有机器的连续故障作为连续故障的随机变量的分布和分析。图5是所有机器连续故障的直方图，横坐标是故障的间隔时间为100h，纵坐标是给定的频率间隔。
故障间隔时间（小时）
图5
故障间隔时间的直方图
如前所述，我们选择威布尔，对数正态分布，指数分布和伽马作替代，并估计这些分布参数使用威布尔的非线性回归法12和指数分布和最大似然法的对数正态分布和伽玛分布。表5是这些分布的估计参数。表5估计参数的分布分形规配状模威布尔0949128597对数正态分布5175811370伽马指数
08265000284
72673
我们计算出的统计r