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针对高可靠性产品的退化数据,提出一种贝叶斯分类方法,将产品按最大后验概率进行分类.利用非线性Wiener过程模型来描述产品的退化路径,提出了一种结合期望最大化(EM)与K-均值聚类的算法以用于估计模型的未知参数,建立了平均成本最小化的最优分类决策模型.实例与仿真试验显示,该分类方法具有较高的分类精度与较小的成本.