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《国防科学技术大学》 2005年
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基于Bayes小子样理论的多源信息融合方法研究

满军  
【摘要】: 本论文针对当前小子样试验分析与评估的特点,以Bayes方法为小子样统计推断与融合理论的研究主线,重点研究了基于可信度的Bayes多源信息融合方法以及不同环境下试验数据的融合方法。 首先,研究了同种环境下多源验前信息的融合问题,如验前信息的相容性检验、验前信息的可信性分析、基于信息似然比的可信度计算、基于多源验前信息可信度的融合验后分布表示等。接着,利用仿真试验数据,研究了二项分布和指数分布的多源验前信息融合方法。 然后,研究了不同环境下试验数据的融合问题。分析了以往利用环境因子折合试验数据方法的不足,结合指数分布给出一种环境因子的截尾Bayes算法;从失效机理出发,将动态建模方法应用到了不同场景下的试验数据融合中。另外,提出了一种基于混和指数分布比例因子的Bayes算法。 最后,结合He-Ne激光器寿命试验数据,重点研究了威布尔分布的Bayes融合估计算法,主要包括以下三个方面的问题,即:威布尔分布模型选择、多源验前信息的威布尔分布参数的验后分布、不同环境下的威布尔分布参数的动态建模方法。
【学位授予单位】:国防科学技术大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TP202

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