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基于等效样本和实仿融合的现场小子样试验制导精度评估方法 被引量:1
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作者 宁小磊 吴颖霞 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期264-272,共9页
Bayes方法通过融合仿真先验信息可以提高现场小子样试验评估精度,但Bayes方法直接将仿真先验分布方差作为度量仿真先验信息的精度参数参与计算后验加权系数,存在大样本仿真数据容易“淹没”现场小子样试验数据、估计结果不是最优估计值... Bayes方法通过融合仿真先验信息可以提高现场小子样试验评估精度,但Bayes方法直接将仿真先验分布方差作为度量仿真先验信息的精度参数参与计算后验加权系数,存在大样本仿真数据容易“淹没”现场小子样试验数据、估计结果不是最优估计值等现实问题。针对该问题,提出了一种基于等效样本和实仿融合的现场小子样试验制导精度评估方法。在仿真可信度C、统计理论和仿真评估精度等条件约束下,使用仿真可信度C引起的评估误差E1和仿真抽样引起的评估误差E2共同度量仿真先验精度。建立仿真可信度C和评估精度之间的关系模型,将E1折算成相同评估精度下的现场试验样本量。使用等效样本表征E1,仿真抽样样本表征E2共同参与计算后验加权系数,基于Bayes框架完成了对后验分布参数的精确估计。通过仿真实验验证了本文方法的有效性和正确性。 展开更多
关键词 制导精度评估 现场小子样试验 数据融合 BAYES方法 等效样本
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基于多信号流图模型的等效故障注入样本选取 被引量:3
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作者 张雷 梁德潜 《计算机测量与控制》 2017年第9期28-31,共4页
为了提高测试性故障注入试验的工程实践性,针对选取的故障样本不可注入或注入成本太高的情况,提出了一种基于多信号流图模型的等效故障注入样本选取方法;建立了系统的多信号流图模型,得到了故障-故障关联矩阵和故障-测试关联矩阵,并以... 为了提高测试性故障注入试验的工程实践性,针对选取的故障样本不可注入或注入成本太高的情况,提出了一种基于多信号流图模型的等效故障注入样本选取方法;建立了系统的多信号流图模型,得到了故障-故障关联矩阵和故障-测试关联矩阵,并以提高故障样本注入率为目标,通过结合测试故障子集的概念,提出了等效故障注入样本的定义和选取方法;实例表明,该方法能够有效地提高故障样本的注入率,保证了测试性验证试验的顺利进行。 展开更多
关键词 测试性 故障样本选取 多信号流图 等效故障注入样本
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