本文讨论了贝叶斯方法，用于在测试过程中估计和预测软件系统的可靠性。 针对软件故障，提出了由Musa-Okumoto（1984）软件可靠性模型引起的非均质泊松过程（NHPP）。 Musa-Okumoto NHPP可靠性模型由执行时间部分和日历时间部分两个部分组成，是软件可靠性分析中的一种流行模型。 软件可靠性模型的预测分析对于修改，调试和确定何时终止软件开发测试过程非常重要。 但是，文献中缺少对Musa-Okumoto（1984）NHPP模型的贝叶斯和古典预测分析。 本文讨论了与开发测试程序密切相关的单样本预测中的四个软件可靠性问题。 采用基于非信息先验的贝叶斯方法来为这些问题制定明确的解决方案。 给出了基于真实和模拟数据的示例，以说明已开发的理论预测结果。

基于泊松过程构造定理，利用R语言来模拟泊松过程 ，并给出泊松过程的检验方法。

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这些脚本使用基于同构 Poisson 过程模型的方法计算单层蜂窝网络中的 k 覆盖概率（基于 SINR* 值）。 更多细节可以在（提交的）工作 [1] 中找到，它展示了这些脚本所基于的模型。 脚本 funProbCov.m 使用类似包含-排除的公式和两种类型的积分来计算具有对数正态阴影（尽管阴影分布可能有点任意 [1]）且没有衰减的网络中的 k 覆盖概率。 更简单的积分 I_n 使用正交方法或简单的解析公式（对于零噪声或“干扰受限”的情况）。 更复杂的高维积分 J_n 对低维使用正交方法，对更高 (n>2) 维使用准随机 (Sobol) 积分。 脚本 funProbCovFade.m 计算具有瑞利衰落（以单位均值呈指数分布）和对数正态阴影的网络的 1 覆盖概率。 当模型有噪声时，使用超几何函数 2F1 的数值积分。 在无噪声情况下使用具有 2F1 的封闭形式解决方案。 模拟脚本也

matlab泊松过程代码 CVPR 2019论文代码“具有真实荧光显微镜图像的泊松-高斯去噪数据集”，。 @inproceedings{zhang2018poisson, title={A Poisson-Gaussian Denoising Dataset with Real Fluorescence Microscopy Images}, author={Yide Zhang and Yinhao Zhu and Evan Nichols and Qingfei Wang and Siyuan Zhang and Cody Smith and Scott Howard}, booktitle={CVPR}, year={2019} } git clone https://github.com/bmmi/denoising-fluorescence.git cd denoising-fluorescence/denoising 相依性 的Python 3 PyTorch 1.0 skimage 的MATLAB FMD数据集 一次下载整个数据集 bash download_datase

泊松过程在保险收益问题中的应用，李冰玉，包研科，众所周知，保险业在我国还处于发展阶段，各种体系还不是很完善。同时，我们应该意识到保险业的发展趋势，它将成为人民生活的重要

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