【摘 要】
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针对认知不确定性条件下计算机建模仿真所面临的模型确认问题,提出一种结合了二阶概率法与区间数排序的改进贝叶斯模型确认方法。该方法首先采用二阶概率法对模型的不确定性
【基金项目】
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国防预研项目;中国工程物理研究院科学技术发展基金项目(2012B0403058)
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针对认知不确定性条件下计算机建模仿真所面临的模型确认问题,提出一种结合了二阶概率法与区间数排序的改进贝叶斯模型确认方法。该方法首先采用二阶概率法对模型的不确定性进行量化,量化结果被作为先验模型输出,再基于实验数据对模型输出的先验概率密度进行贝叶斯更新,最后通过区间数排序的方式对比模型输出的后验和先验概率密度。由此所得的贝叶斯因子能够在模型存在认知不确定性的情况下为模型确认提供可信的结果。算例分析结果显示了该方法的合理性。
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