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基于貝葉斯和蒙特卡羅的多信號模型擴展研究
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Research on multi-signal model expansion based on Bayesian and Monte Carlo
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    摘要:

    傳統多信號模型基于確定性測試假設條件,忽略了系統存在不確定性的真實(shí)情況,在傳統多信號模型基礎上引入貝葉斯條件概率來(lái)表示不確定性問(wèn)題,并通過(guò)蒙特卡羅方法進(jìn)行仿真模擬,將不確定性問(wèn)題轉化為單次試驗確定性問(wèn)題,進(jìn)而使用相關(guān)矩陣進(jìn)行測試性分析,通過(guò)程序實(shí)現和算例驗證了該方法的有效性,并可以根據反饋數據進(jìn)行參數學(xué)習,修正初始條件概率。

    Abstract:

    Traditional multi-signal model based on the condition of deterministic assumption, lgnore the fact that the system is uncertain. The Bayesain condition probability is introduced into the traditional multi-signal model to express the uncertainty, and then using the Monte Carlo method to simulate the uncertainty problem, and transform it into a single deterministic problem, Finally, the correlation matrix is used to analyze the testability. The availability of the method is validated by program implementation and example analysis, and the initial condition probability can be corrected by parameter learning according to the feedback data.

    參考文獻
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引用本文

劉欽文.基于貝葉斯和蒙特卡羅的多信號模型擴展研究計算機測量與控制[J].,2018,26(9):176-180.

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歷史
  • 收稿日期:2018-01-24
  • 最后修改日期:2018-01-24
  • 錄用日期:2018-03-01
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2018-09-14
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