【摘 要】
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针对经典测试性评估方法中存在所需故障样本量大、评估精度低,而测试性虚拟仿真试验数据可信度不高等缺点,提出一种基于信息融合的装备测试性评估方法。首先,针对虚拟仿真试验数据的类型,利用信息熵理论来求解测试性指标的先验分布参数。然后,运用Bayes理论,融入实物试验数据导出后验分布,并给出了测试性指标的置信下限估计。最后,通过实例分析表明此方法较经典测试性评估方法而言,实际应用性更强、评估精度更高。
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针对经典测试性评估方法中存在所需故障样本量大、评估精度低,而测试性虚拟仿真试验数据可信度不高等缺点,提出一种基于信息融合的装备测试性评估方法。首先,针对虚拟仿真试验数据的类型,利用信息熵理论来求解测试性指标的先验分布参数。然后,运用Bayes理论,融入实物试验数据导出后验分布,并给出了测试性指标的置信下限估计。最后,通过实例分析表明此方法较经典测试性评估方法而言,实际应用性更强、评估精度更高。
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