【摘 要】
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针对装备维修性评估时现场数据样本量不足的问题,建立一种基于D-S证据理论的多源数据融合方法,充分利用装备前期各阶段或其他来源的维修性试验数据。首先对传统的Bayes Boots
【基金项目】
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军队“十三五”装备预研共用技术项目(41404010202)
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针对装备维修性评估时现场数据样本量不足的问题,建立一种基于D-S证据理论的多源数据融合方法,充分利用装备前期各阶段或其他来源的维修性试验数据。首先对传统的Bayes Bootstrap法进行改进,较为精确地拟合离散化的各源维修性试验数据的分布参数,再从数据源中挖掘样本量和分布特征等信息构建证据,采用D-S理论合成证据作为权重,建立维修性多源数据融合模型,最后采用某坦克的维修性试验数据进行实例分析,验证了该融合方法的有效性。
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