贝叶斯原理的不确定度评定方法比较
姜瑞
陈晓怀
1.合肥工业大学 仪器科学与光电工程学院,安徽 合肥,2300092.合肥工业大学 仪器科学与光电工程学院,安徽 合肥,230009
摘要：针对仅依据测量样本信息进行不确定度评定的局限性，利用贝叶斯信息融合原理，分别研究了基于无信息先验、共轭先验和最大熵先验分布的测量不确定度评定与更新方法，使评定过程充分融合历史先验信息和当前样本信息，提高了测量不确定度评定的可靠性。仿真实例表明：无信息先验方法没有将各组测量数据融合，其仿真结果波动最大；共轭先验方法仿真结果波动较大，经过多次数据融合逐渐趋于理论值；最大熵先验方法仿真结果波动较小，经过数据融合逐渐趋近于理论值。
关键词：不确定度评定贝叶斯原理无信息先验共轭先验最大熵先验
分类号：TB92(计量学)
资助基金：国家自然科学基金(51275148)创新基金(JZ2014HGQC0126)
论文发表日期：2016-10-31
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 21-27 )