基于可信度的复杂装备Bayes测试性评估

摘要

如何合理有效地利用验前信息是Bayes小子样测试性评估中的关键问题.针对传统Bayes测试性评估方法对多源验前信息不加区分的缺陷,提出了基于可信度的复杂装备Bayes测试性评估模型.首先,根据验前信息概率密度函数和现场试验信息概率密度函数的重合程度定义了可信度,确定验前信息的权重;然后利用混合验前分布,结合现场试验数据,计算了Bayes融合评估的后验结果;最后通过实例分析表明,基于可信度的复杂装备测试性评估结果更加合理,更加有效.