基于贝叶斯网络的测试性预计方法

• 作者: 徐赫 武建辉 王宝龙
• 来源期刊: 弹箭与制导学报
• 关键词: 测试性预计 贝叶斯网络 信息框架 并行设计
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 相关技术
• 页码范围: 232-235,239
• 页数: 5页
• 分类号: TP202
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9728.2007.04.073

摘要

测试性预计是以UUT测试性指标作为主要研究对象的一项工作,其主要数学工具是概率论.而贝叶斯网络是基于概率论和图论的不确定知识表示模型,在不确定知识和模型表示与推理中表现出卓越的性能.所以可以将贝叶斯网络和测试性预计工作很容易地结合起来.基于贝叶斯网络的测试性预计方法,不但可信度高、建模方便.而且可以很方便地集成到测试、诊断的信息框架内,与其他智能诊断模型进行信息交互.该方法体现了"并行设计"思想,适用于UUT的全寿命周期维护.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王宝龙		3	8	1.0	2.0