Research Focus

贝叶斯更新理论通过动态融合多源监测数据与先验知识，为结构状态评估与寿命预测提供了概率化工具。其前沿应用体现在非参数贝叶斯方法（如狄利克雷过程）与机器学习技术的结合，支持自适应建模复杂系统的退化行为。例如，基于贝叶斯准则的状态概率更新框架，可实时修正结构损伤概率，并通过变分推理优化后验分布计算效率，解决高维参数空间中的数值稳定性问题。此外，贝叶斯网络与深度学习的融合（如贝叶斯神经网络）提升了不确定性量化能力，在桥梁健康监测、建筑剩余寿命预测等领域实现从“点估计”到“概率区间预测”的跨越，为智能运维决策提供动态、鲁棒的支持。