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基于貝葉斯分析的武器裝備試驗設計與評估

包郵 基于貝葉斯分析的武器裝備試驗設計與評估

出版社:國防工業出版社出版時間:2018-12-01
開本: 16開 頁數: 163
本類榜單:工業技術銷量榜
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基于貝葉斯分析的武器裝備試驗設計與評估 版權信息

  • ISBN:9787118117431
  • 條形碼:9787118117431 ; 978-7-118-11743-1
  • 裝幀:一般膠版紙
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

基于貝葉斯分析的武器裝備試驗設計與評估 本書特色

*章為武器裝備試驗鑒定,主要概述武器裝備試驗鑒定,明確武器裝備試驗鑒定的內涵,闡明武器裝備試驗鑒定的邏輯及說明武器裝備試驗要求;第二章為貝葉斯分析方法,主要論述先驗分布的選取、貝葉斯統計推斷和貝葉斯統計決策;第三章為成敗型試驗設計與分析,主要論述無信息先驗條件下的試驗設計、有信息先驗條件下的試驗設計和試驗結果估計;第四章為*射程試驗設計與分析,主要論述無信息先驗條件下的*射程試驗設計、有信息先驗條件下的*射程試驗設計和試驗結果估計;第五章為密集度試驗設計與分析,主要論述無信息先驗條件下的密集度試驗設

基于貝葉斯分析的武器裝備試驗設計與評估 內容簡介

**章為武器裝備試驗鑒定,主要概述武器裝備試驗鑒定,明確武器裝備試驗鑒定的內涵,闡明武器裝備試驗鑒定的邏輯及說明武器裝備試驗要求;第二章為貝葉斯分析方法,主要論述先驗分布的選取、貝葉斯統計推斷和貝葉斯統計決策;第三章為成敗型試驗設計與分析,主要論述無信息先驗條件下的試驗設計、有信息先驗條件下的試驗設計和試驗結果估計;第四章為*大射程試驗設計與分析,主要論述無信息先驗條件下的*大射程試驗設計、有信息先驗條件下的*大射程試驗設計和試驗結果估計;第五章為密集度試驗設計與分析,主要論述無信息先驗條件下的密集度試驗設

基于貝葉斯分析的武器裝備試驗設計與評估 目錄

章 武器裝備試驗概述 1.1 武器裝備試驗的基本概念 1.1.1 武器裝備試驗 1.1.2 武器裝備試驗的分類 1.1.3 武器裝備試驗的構成要素 1.2 武器裝備試驗的基本內涵 1.2.1 武器裝備試驗的基本作用 1.2.2 武器裝備試驗在裝備建設中發揮作用的機制 1.2.3 試驗的基本過程 1.3 武器裝備試驗的設計評估與統計理論 1.3.1 武器裝備試驗設計與評估的特點 1.3.2 統計理論在武器裝備試驗設計與評估中的應用 1.3.3 現代武器裝備試驗統計學問題的新特點 第2章 貝葉斯理論方法 2.1 經典學派和貝葉斯學派 2.2 貝葉斯理論方法在統計推斷中的優勢 2.2.1 貝葉斯方法對隨機抽樣悖論的消除 2.2.2 貝葉斯估計的優越性 2.2.3 貝葉斯假設檢驗的合理性 2.3 貝葉斯統計推斷 2.3.1 先驗分布與后驗分布 2.3.2 先驗分布的選取 2.3.3 貝葉斯參數估計 2.3.4 貝葉斯假設檢驗 第3章 成敗型試驗設計與評估 3.1 無信息先驗試驗設計 3.1.1 無信息先驗分布形式 3.1.2 先驗分布穩健性分析 3.1.3 試驗方案設計 3.2 有信息先驗下的試驗設計 3.2.1 先驗分布參數的確定 3.2.2 影響因素分析及相似性因子獲取 3.2.3 后驗分布的計算以及檢驗模型 3.2.4 后驗穩健性分析 3.3 有先驗信息下的SPOI、試驗設計 3.3.1 基本方法 3.3.2 二項分布總體未知參數的SPOT檢驗方法 3.4 基于生產過程信息的試驗設計與評估 3.4.1 先驗信息相容性分析 3.4.2 先驗分布參數確定 3.5 成敗型試驗的參數估計 3.5.1 貝葉斯估計 3.5.2 無信息先驗下試驗參數的估計 3.5.3 有信息先驗下試驗參數的估計 3.6 試驗結果的環境敏感性分析 3.6.1 多元數據的圖表示方法 3.6.2 聚類分析方法 3.7 實例分析 3.7.1 基于正樣信息的試驗設計與評估 3.7.2 基于交驗信息的試驗設計與評估 3.7.3 基于SPOT的試驗方案設計與分析 第4章 射程和密集度試驗設計與評估 4.1 *大射程試驗設計與評估 4.1.1 無信息先驗下*大射程試驗設計 4.1.2 有信息先驗下的*大射程試驗設計 4.1.3 *大射程試驗的參數估計 4.2 密集度試驗設計與評估 4.2.1 無信息先驗下的試驗設計 4.2.2 有信息先驗條件下的試驗設計 4.2.3 密集度試驗的參數估計 4.3 狙擊武器精度試驗設計與評估 4.3.1 槍械射擊精度影響因素的試驗分析 4.3.2 三發散布圓直徑評估方法 4.3.3 考慮目標特性的首發毀傷概率及三發毀傷概率 4.3.4 應用實例 第5章 基于非參數統計的密集度試驗設計與評估 5.1 試驗數據初步分析 5.1.1 試驗數據的初步處理 5.1.2 統計分析方法效率分析 5.1.3 一元總體下多組數據同分布檢驗 5.1.4 多元總體下獨立性檢驗 5.2 再生樣本的產生方法 5.2.1 Bootstrap方法 5.2.2 Bayes Bootstrap方法 5.3 分布密度估計方法 5.3.1 概述 5.3.2 參數密度估計理論 5.4 中間誤差評估方法 5.4.1 多組數據融合 5.4.2 自助樣本產生及中間誤差計算 5.4.3 中間誤差分布密度的核估計方法 5.4.4 中間誤差的估計 5.4.5 應用實例 5.4.6 推廣應用 5.5 R100和R50評估方法 5.5.1 基于樣本自助的評估方法 5.5.2 應用實例 參考文獻
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