摘要：验前分布的表示及验前信息的融合是Bayes小子样理论应用中的关键问题。根据同一型号武器试验中不同状态下信息的横向互补特性,提出一种多源信息的整体推断方法,将Dirichlet分布引入多源信息权重系数的验前信息中,建立基于Bayes网络的权重系数推断模型,利用MCMC方法更新所有节点信息,得到了合理的权重系数验后分布,解决了多源信息加权融合中权重系数难以确定的问题。仿真结果表明,该方法可以有效地融合验前分布,在精度评定中有一定的应用前景。

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