多阶段实验数据融合的Bayes可靠性评定模型

摘要：

为实现多源先验信息的合理利用,基于多阶段实验数据融合数据方法,建立Bayes可靠性评定分析模型.提出多阶段实验数据融合方法,将各种实验数据进行阶段分类,将第1阶段的实验数据作为最初的先验信息,当获取第2阶段的数据后,按Bayes方法进行信息融合,以得到后验信息,并将其作为下一阶段的先验信息,依次递推,进行多阶段的信息融合.仿真结果表明,该模型简单易行,可有效融合多源先验信息,实现小子样条件下的Bayes可靠性评定.

关键词：Bayes理论、多源信息、先验信息、信息融合、多阶段实验、小子样

所属期刊栏目：38

分类号：TB114.3(工程基础科学)

资助基金：高等学校博士学科点新教师基金资助项目20106102120012

在线出版日期：2012-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：265-267