多源验前信息下基于证据理论的ML-Ⅱ融合方法

• 作者: 周旷 肖华勇 马丽娜
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 证据理论 可靠性 ML-Ⅱ方法 信息融合
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 121-124
• 页数: 4页
• 分类号: TN97
• 字数: 3088字
• 语种: 中文

摘要

在复杂新型产品的可靠性评估中,试验的样本量通常较小,而Bayes方法在小样本统计推断中比经典统计方法更为适用.针对可靠性工程中遇到的验前信息的多源性问题,给出了一种基于证据理论的ML-Ⅱ融合方法.在融合过程中考虑了信息源的可信性,减小了可信度低的信息源对评估结果的影响.以电子产品为例,算例实验表明了该方法在有“干扰信息源”存在的情况下的评估结果的有效性和合理性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖华勇		31	146	7.0	10.0
2	周旷		5	32	4.0	5.0
3	马丽娜		7	32	4.0	5.0