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针对利用遥测指令参数进行特征事件自动判别时,现有方法忽略了数据源之间相互印证的条件,仅依据测量值相同来判别特征事件的发生时间,存在一定的误判概率,提出了一种基于贝叶斯估计的特征事件判别方法。方法不仅利用了当前数据源的测量值,同时还兼顾特征事件固有的先验分布信息,能够有效提高自动判别的准确率。首先,通过对特征事件数据源的内涵进行分析,得出了不同数据源相互印证的条件;其次,通过对历史数据进行统计分析,建立了特征事件发生时间的正态分布概率模型,并以此为基础提出了基于贝叶斯最大后验估计算法,设计了完整的特征事件判别方法;最后,通过工程数据的仿真计算和结果分析,验证了方法在特征事件判别中的实用性和有效性。 相似文献
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