FAILED
首站-论文投稿智能助手
典型文献
考虑贡献率和可信度的测试性试验优化方法
文献摘要:
针对现有测试性试验方法中系统级先验信息获取困难,先验分布赋权不合理以及样本量过大等问题,提出了基于分系统贡献率和先验分布可信度的测试性验证试验优化方法.首先,系统分析了测试性多源先验信息,定义了分系统贡献率,在此基础上利用信息论方法对分系统先验数据进行折算得到系统级先验数据;然后,通过相似性度量检验先验数据与实装试验数据的相容性,并提出采用逼近理想点排序-层次分析法(Technique for order preference by similarity to ideal solution-analytic hierarchy process,TOPSIS-AHP)计算先验分布可信度,进而确定混合先验分布;最后,基于分系统先验信息确定的混合先验分布,运用序贯验后加权检验(Sequential posterior odd test,SPOT)方法制定试验优化方案.实例分析表明,由基于贡献率的数据折算和基于可信度的权值计算方法得到的混合先验分布更加准确,与序贯概率比检验(Sequential probability ratio test,SPRT)方法相比,该试验方案样本量平均减少18.6%,与Bayes方法相比平均减少61.1%,而且该方法可以有效降低双方风险.考虑贡献率和可信度的SPOT试验方案在先验信息获取、先验分布权值、试验样本量、双方风险等方面均具有较好的应用效果.
文献关键词:
测试性;试验方案;先验分布;贡献率;可信度;序贯验后加权检验;样本量
作者姓名:
邱文昊;连光耀;闫鹏程;黄考利
作者机构:
陆军工程大学(石家庄校区),石家庄050000;中国人民解放军32181部队,西安710000
引用格式:
[1]邱文昊;连光耀;闫鹏程;黄考利-.考虑贡献率和可信度的测试性试验优化方法)[J].哈尔滨工业大学学报,2022(12):95-102
A类:
序贯验后加权检验
B类:
可信度,测试性试验,试验优化,系统级,先验信息,信息获取,先验分布,样本量,量过大,分系统,验证试验,信息论,折算,相似性度量,实装,相容性,逼近,近理,Technique,order,preference,by,similarity,ideal,solution,analytic,hierarchy,process,TOPSIS,Sequential,posterior,odd,test,SPOT,权值,序贯概率比检验,probability,ratio,SPRT,试验方案,Bayes,试验样本
AB值:
0.33758
相似文献
机标中图分类号,由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成,仅供学习研究参考。