小子样武器装备可靠性评定过程中专家信息的规范化描述

在对航空航天领域可靠性工程中专家信息的特征进行分析的基础上, 分别对模糊描述、概率描述法、专家打分法、主观语言描述方式的专家信息规范化进行了研究, 并对基于专家信息的验前分布确定过程进行了分析.建立了专家信息规范化的广义验前信息描述、基于不确定性加权验前信息描述、最大熵法验前信息描述的验前分布确定模型.论文的研究对于小子样条件下运用Bayes方法分析系统可靠性时, 基于专家信息的验前分布确定具有重要的工程指导意义.      

Bayes方法稳健性检验

本文运用子样的边缘分布来分析Bayes统计推断中的稳健性。文中论述了验前分布的选定,给出了在一定水平下检验Bayes方法是否稳健的方法。     

多维分布参数可变时的Bayes估计

文中讨论多元正态总体分布参数（期望值）在试验过程中可变的Bayes估计。首先论述了由验前信息动态建模的方法，其次给出现场试验下分布参数的估计。对建模和辨识中的一些问题作了较详细的论述。     

小子样Bayes试验鉴定方案的设计

本文研究了小子样场合下,Bayes试验鉴定中的一些主要问题。文中讨论了Bayes假设检验中的方案设计-检验规则、检验的效函数、验前信息运用及多源信息下Bayes检验问题。并以飞行器落点密集度鉴定为例作了说明。     

动态分布参数Bayes估计中的验前建模及验前分布的适应性

动态参数Bayes估计中,参数验前信息的运用是一个关键问题。文中提出动态分布参数的线性回归建模策略,给出了验前分布的确定方法。为了获得较为稳健的验前分布,文中运用第二类最大似然(ML-Ⅱ)方法。文中论述的方法对于多维动态分布参数验前信息的分析及多层验前信息的分析具有普遍意义。     

特小样本下落点密集度鉴定——SPOT方法的运用

本文研究在特小样本的场合下再入飞行器落点密集度鉴定方法。文中引入了序贯验后加权检验(Sequential Posterior Odd Test,简称SPOT)方法。首先给出了SPOT方法检验区的划分,并给出了截尾方案。然后将此方法运用于密集度的假设检验。统计假设可以是简单的,也可以是复杂的。文中给出了序贯截尾方案犯两类错误概率的上界。实例表明,SPOT方法对于缩减试验次数,节省人力物力,是一个有效的途径。在特小样本下进行密集度鉴定是可能的,也是可以实现的。对于价值昂贵的试验,本文所提供的方法具有普遍意义。     

飞行器试验精度分析方法述评

一、前言飞行器试验结果的统计分析,属于软科学范畴。历来,人们对于测控设备及手段极为重视,这是可以理解的。随着试验技术及其精度要求的提高,人们对于处理试验结果所采用的方法越来越重视了。试验技术人员及其组织者认识到在先进设备的基础上,讲究精度分析方     

导弹飞行试验多站测量定轨的自适应滤波方法

运用自适应滤波方法研究导弹飞行试验多站测量定轨问题。充分考虑导弹飞行的动力学模型所提供的信息，对加速度随机干扰的统计特性以及测量设备的系统误差进行自适应补偿，从而获得高精度的弹道估计。计算结果表明，这种飞行状态估计与测量设备系统误差估计交互进行、互相补偿的方法，在数据处理过程中效果是明显的。