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在小樣本可靠性分析過(guò)程中，針對(duì)傳統(tǒng)先驗(yàn)信息融合方法存在的主觀性和復(fù)雜性缺陷，
引入信息熵原理和加權(quán)思想，提出了基于信息熵的先驗(yàn)信息加權(quán)融合方法，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的算法；然后，給出了基于后驗(yàn)分布的先驗(yàn)信息融合檢驗(yàn)思想；最后，基于該檢驗(yàn)思想通過(guò)Matlab軟件設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了該方法的仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相對(duì)傳統(tǒng)先驗(yàn)信息融合方法，該方法能夠更加簡(jiǎn)單直觀地融合先驗(yàn)信息并求取客觀的先驗(yàn)分布。
引入信息熵原理和加權(quán)思想，提出了基于信息熵的先驗(yàn)信息加權(quán)融合方法，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的算法；然后，給出了基于后驗(yàn)分布的先驗(yàn)信息融合檢驗(yàn)思想；最后，基于該檢驗(yàn)思想通過(guò)Matlab軟件設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了該方法的仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相對(duì)傳統(tǒng)先驗(yàn)信息融合方法，該方法能夠更加簡(jiǎn)單直觀地融合先驗(yàn)信息并求取客觀的先驗(yàn)分布。
加權(quán)融合
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