基于叠合度的维修性多源数据融合方法

• 作者: 关矗 徐达 李闯
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 叠合度 维修性 Bayes Bootstrap法 先验数据 多源数据融合
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 35-39
• 页数: 5页
• 分类号: TJ07
• 字数: 4417字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2020.04.007

摘要

针对装备维修性试验数据样本量不足的问题,采用了数据融合方法进行扩充数据样本量,通过建立折合模型对多源先验数据进行转换,解决了与现场数据差异较大难以实现数据融合的问题,采用了改进的Bayes Boot-strap法对多源数据的分布参数进行拟合,建立基于叠合度的数据融合模型,对装备维修性多源先验数据进行融合,结合某型坦克试验数据进行算例分析,证明了该方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	关矗	陆军装甲兵学院兵器与控制系	3	0	0.0	0.0
2	徐达	陆军装甲兵学院兵器与控制系	11	4	1.0	1.0
3	李闯	陆军装甲兵学院兵器与控制系	2	1	1.0	1.0