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摘要:
工程中昂贵复杂系统的整机试验通常是小子样的,因此需要结合大量的先验信息进行系统评估,但这可能造成小子样的整机试验数据的信息被淹没.与通常考虑加权的融合方法不同,基于精度评估的正态逆伽玛分布推导了一类Bayes公式,将所有先验信息等价为单个整机试验数据,设计了相应的分布参数,结合等价先验样本量得到推导的后验结果,并给出案例分析了这类Bayes公式的应用范围和合理性.
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文献信息
篇名 一类Bayes公式的推导及在小子样评估中的应用
来源期刊 湖南工业大学学报 学科 数学
关键词 Bayes公式 小子样评估 先验信息 数据融合
年,卷(期) 2010,(1) 所属期刊栏目 概率论与数理统计
研究方向 页码范围 43-46
页数 4页 分类号 O212
字数 2230字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-9833.2010.01.012
五维指标
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 杜小勇 国防科学技术大学电子科学与工程学院 6 40 3.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
Bayes公式
小子样评估
先验信息
数据融合
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
湖南工业大学学报
双月刊
1673-9833
43-1468/T
大16开
湖南省株洲市天元区泰山路88号
1987
chi
出版文献量(篇)
3955
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6
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