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在Bayes小子样理论中，验前分布的选取是一个关键。针对工程实践中遇到的验前信息的多源性，给出了一种结合专家经验改进的第二类似然原理的多源异总体验前分布的融合方法．以航空电子产品为例，针对产品的失效率，利用Monte—Carlo仿真模拟表明了该方法的有效性。
多源验前信息下结合专家经验的ML-II融合方法
【摘 要】
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在Bayes小子样理论中，验前分布的选取是一个关键。针对工程实践中遇到的验前信息的多源性，给出了一种结合专家经验改进的第二类似然原理的多源异总体验前分布的融合方法．以航空
【机 构】
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西北工业大学应用数学系
【出 处】
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科技通报
【发表日期】
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2008年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（No.70471057）.西北工业大学研究生创业种子基金（Z200569）
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