试验鉴定技术在整个导弹研制工程中是十分重要的一环，它贯穿于研制和试验的全部过程。小样本条件下如何较好的实现试验鉴定已成为研制和试验部门关注的焦点问题。由于试验数的减少，对各类验前信息的利用已势在必行，尤其是对仿真信息、特殊弹道信息的融合运用。Bayes小样本技术的工程应用正是在这种实际需求下得到较大发展的，现已成为试验鉴定的关键技术。 论文主要叙述了有关Bayes小样本理论的一些具体问题，以及该技术在工程中的一些关键应用，对小样本条件下精度鉴定的各个环节给予较充分的分析和讨论，其中包括验前信息的获取、表示，验前信息和靶场试验样本的一致性检验，多源信息的融合，验后概率的计算，Bayes方法在估计中的应用，试验鉴定方案的制定，对不同战标的评估方法和风险的计算等，最后对作战效能的计算给出了一种工程中较实用的方法。Bayes方法重点是关于验前信息的获取和利用问题，尤其是对仿真信息的获取和利用，文中对仿真虚拟样本的建模方法和技术途径作了部分讨论，并给出软件实现的具体方法。验前信息的一致性检验的优劣对小样本下试验鉴定的影响是很大的，文中根据验前信息的特性给出了小样本静态检验方法和动态检验方法，静态检验法有秩和检验、Mood检验法等，动态检验中重点对频谱检验法，如对最大熵谱等作了理论分析。工程应用中重点分析了不同战标下鉴定方案的制定，并综合试验鉴定的各个环节，具体到工程中应用，给出一个完整的试验鉴定方案。最后在如何提高武器系统试验鉴定的应用效率方面提出了一些建议。