随着科学技术的飞速发展和对外贸易的扩大,对测量数据的准确性和可靠性提出了越来越高的要求,因此测量不确定度的评定受到了越来越高的重视。根据现在通常使用的《测量不确定度表示指南》(GUM)的基本原理,本文以贝叶斯理论为基础,对测量不确定度的评定方法进行了研究。 针对GUM中测量不确定度A类评定受测量样本容量大小的制约,及其对相关资料利用的不充分性,本文提出了基于贝叶斯理论的测量不确定度A类评定方法;针对测量不确定度B类评定,受评定人员的认知水平等主观判断影响较大,使不确定的B类评定缺乏可操作性,评定质量得不到有效保证,提出了基于模糊贝叶斯方法的测量不确定度B类评定;针对测量不确定度合成受直接测量量相关性、模型可微性和复杂性的限制,提出了基于MATLAB、蒙特卡罗方法的测量不确定度合成方法。 应用上述理论及方法,作者进行了测量不确定度评定的实例分析。