【摘 要】
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针对仅依据测量样本信息进行不确定度评定的局限性,利用贝叶斯信息融合原理,分别研究了基于无信息先验、共轭先验和最大熵先验分布的测量不确定度评定与更新方法,使评定过程
【机 构】
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合肥工业大学仪器科学与光电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51275148);合肥工业大学青年教师创新基金项目(JZ2014HGQC0126)
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针对仅依据测量样本信息进行不确定度评定的局限性,利用贝叶斯信息融合原理,分别研究了基于无信息先验、共轭先验和最大熵先验分布的测量不确定度评定与更新方法,使评定过程充分融合历史先验信息和当前样本信息,提高了测量不确定度评定的可靠性。仿真实例表明：无信息先验方法没有将各组测量数据融合,其仿真结果波动最大;共轭先验方法仿真结果波动较大,经过多次数据融合逐渐趋于理论值;最大熵先验方法仿真结果波动较小,经过数据融合逐渐趋近于理论值。
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