考虑先验信息可信度的后验加权Bayes估计

• 作者: 段晓君 王正明 黄寒砚
• 来源期刊: 航空学报
• 学科: 工学
• 关键词: 物理可信度 加权融合 试验评估 小子样 Bayes估计
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 电子与自动控制
• 页码范围: 1245-1251
• 页数: 7页
• 分类号: TP202.1
• 字数: 6888字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6893.2008.05.025

摘要

先验信息失真及先验样本数量过大会扭曲小子样条件下Bayes融合评估的效果,引入可信度可以改善这个问题.现有的可信度度量方法大都直接基于数据层,即通过判断两种样本是否属于同一分布,这种度量在小子样情况下不太可信,为此提出了一种基于数据物理来源的可信度度量方法.同时归纳了可信度融合评估的准则,分析了现有可信度融合评估方法的不足,并结合正态分布的参数估计问题,给出了一种考虑先验信息可信度的后验加权Bayes估计方法.理论分析和算例都证实了该方法优于常用的Bayes估计方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段晓君	国防科学技术大学理学院	24	181	6.0	12.0
2	王正明	国防科学技术大学理学院	62	503	13.0	19.0
3	黄寒砚	国防科学技术大学信息系统与管理学院	9	89	5.0	9.0