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现有测试性验证试验方案一般都需要较大的故障样本量，利用装备研制阶段的测试性数据则可能有效解决这一问题。但研制阶段的测试性数据和现场试验数据一样属于“小子样”且具有“变总体”特点，为此提出一种基于Bayes理论的测试性验证方法。首先根据装备研制各阶段积累的测试性试验信息构建装备测试性参数故障检测／隔离率（fault detection rate／fault isolation rate，FDR／FIR）的动态增长模型，用以揭示装备测试性水平的动态变化规律，并对其测试性指标进行预测。然后根据最大熵原理计算系统