作者：宋兵, 李世平, 翟兆松, 文超斌

作者单位：第二炮兵工程学院, 陕西 西安 710025

关键词：最大熵原理; 蒙特卡洛方法; 灰自助方法; 贝叶斯方法; 动态测量不确定度

摘要：

动态测量不确定度的评定一直是比较复杂的问题, 到目前为止, 国内外有许多学者对这一问题进行了探索与研究, 给出了一些评定的方法, 但这些方法都存在自身的缺点与不足, 还不能给出十分精确的评定结果。因此, 通过对现有基于贝叶斯理论的动态测量不确定度评定方法进行分析, 用最大熵原理改进其先验分布的选择与计算方法, 从而有效提高计算后验分布的精度, 最终提高不确定度的计算准确度。

Improved method of dynamic measurement uncertainty evaluation of Bays method

SONG Bing, LI Shi-ping, ZHAI Zhao-song, WEN Chao-bin

Second Artillery Engineering College, Xi'an 710025, China

Abstract: Assessment of dynamic measurement uncertainty is a complicated problem and has received much attention. Many researchers have studied this problem and provided assessing methods. However, these methods still have their limitations and cannot provide accurate result. In this paper, a new method based on Bays theories was presented to for the calculation of measurement uncertainty. By analyzing existing methods and using Maximum Entropy Method(MEM) to calculate former distribution, the accuracy of behind distribution can be improved, thus the accuracy of measurement uncertainty can be improved.

Keywords: Maximum Entropy method; Monte Carlo method; Gray Bootstrap; Bays method; dynamic measurement uncertainty

2011, 37(1): 35-37  收稿日期: 2010-3-23;收到修改稿日期: 2010-6-15

基金项目: 

作者简介: 宋兵(1985-),男,辽宁丹东市人,硕士研究生,专业方向为检测技术与自动化装置、动态测量理论。

参考文献

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