【摘 要】
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针对装备诊断与测试实际过程中普遍存在的不确定性问题,通过引入测试不确定概率,建立基于贝叶斯网络的测试性分析模型。在此基础上获取测试不确定条件下的故障-测试相关性矩
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针对装备诊断与测试实际过程中普遍存在的不确定性问题,通过引入测试不确定概率,建立基于贝叶斯网络的测试性分析模型。在此基础上获取测试不确定条件下的故障-测试相关性矩阵,经贝叶斯推理计算测试性指标参数,建立测试项目集优化模型,并利用混合二进制粒子群-遗传算法进行求解。案例验证表明,该分析与计算过程由于考虑了测试不确定性,使得结果与实际情况更加吻合,与传统的确定性优化方法相比具有更高可信度。
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