随机模糊变量表示测量及测量不确定度

发布时间：2017-10-19 04:31

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【摘要】：《测量不确定度表示指南》(GUM)这个技术规范已被广泛认可,且其测量值关联一个不确定度值的建议也被广泛采纳。然而,这个规范遵循一种固有的概率方法,其应用并不总是可行的,且因为一些技术和经济原因,在可行的情况下,其应用也并不是简单直接的。总结了一种更一般化的不确定度评定和表示的随机模糊变量RFVs方法,系统评述了其关键技术与难点,通过实例表明,RFVs方法在非线性测量函数中传递不确定度具有简单高效的特点,最后对该领域的研究扩展提出了两点建议,给出了使用RFVs扩展贝叶斯定理的初步探讨结果。RFVs方法基于数学可能性理论,从GUM及其基本概念和定义出发对GUM方法进行了扩展,具有明显的优势,该方法的广泛应用也证明了其远大的发展前景。
【作者单位】： 国防科技大学机电工程与自动化学院;米兰理工大学电子信息与生物工程系;
【关键词】： 测量不确定度 随机模糊变量 GUM 可能性理论
【基金】：国家自然科学基金(51275523)项目资助
【分类号】：TB9
【正文快照】： 1引言科学技术界普遍认可测量是经验世界和抽象知识概念间的桥梁,因为测量为我们提供了所有事物和现象的定量知识。但同时,由于测量过程的不完善,测量结果只能提供被测量真实值的不完整信息,这一事实也被广泛认可[1]。为此,在任何领域的测量,只有定义了估计不完整信息的方式,

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本文编号：1059056