复杂系统是由若干个子系统按照特定方式组成，因此复杂系统可靠度受到其子系统的数量、质量、类型以及连接方式直接影响.在可靠性分析中，理想状态的系统寿命数据包括两方面:失效原因和失效时间.在研究复杂系统的可靠性时:一方面，经常由于经费、时间限制以及某部件失效等原因所带来的破坏性后果，使得导致系统失效的部件不能被准确识别，仅能获得导致系统失效的部件集合，部件引起系统失效的原因被屏蔽.另一方面，由于经费、时间等原因的限制只能有较小的样本参加试验，经典估计方法很难适用于这种情况，而利用Bayes方法对系统可靠性综合性评定较为适用.目前，对系统的研究多数限于并联、串联、串并联、表决或某一具体系统，本文所研究的是基于最小路径描述的一般复杂系统，更具有一般性.　　本文研究在假定部件寿命服从指数分布的情况下，对于基于最小路径描述且部件相互独立的一般复杂系统，利用极大似然估计方法和Bayes方法对其可靠性进行研究.得到的结果如下:　　1.在屏蔽数据下，对于由J个指数部件构成的串联系统，本文给出其部件可靠度的估计.　　2.由k个最小路径描述，N个相互独立部件组成，且部件寿命服从指数分布构成的复杂系统，给出了屏蔽数据下复杂系统可靠度的估计.　　3.在逐步增加Ⅱ截尾样本下，利用Bayes方法，得到该系统平方损失下的可靠度Bayes及EB估计.