基于叠合度的维修性多源数据融合方法
Research on Maintenance Multi-source Data Fusion Based on Coincidence Degree作者机构：陆军装甲兵学院兵器与控制系北京100072
出 版 物：《火力与指挥控制》 (Fire Control & Command Control)
年 卷 期：2020年第45卷第4期
页 面：35-39页
学科分类：08[工学] 0826[工学-兵器科学与技术]
基 金：军队“十三五”装备预研共用技术基金资助项目(41404010202)
主 题：叠合度 维修性 Bayes Bootstrap法 先验数据 多源数据融合
摘 要：针对装备维修性试验数据样本量不足的问题,采用了数据融合方法进行扩充数据样本量,通过建立折合模型对多源先验数据进行转换,解决了与现场数据差异较大难以实现数据融合的问题,采用了改进的Bayes Bootstrap法对多源数据的分布参数进行拟合,建立基于叠合度的数据融合模型,对装备维修性多源先验数据进行融合,结合某型坦克试验数据进行算例分析,证明了该方法的可行性。
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