基于Bayes理论的复杂装备测试性评估方法

针对当前测试性评估方法中,经典评估方法无法利用历史测试性试验信息,在小样本量下,评估结论置信度低、风险大的问题,提出了一种基于Bayes理论的测试性评估模型。首先,在传统Bayes评估方法的基础上,建立了综合利用历史试验信息和现场试验数据的测试性Bayes评估模型;该模型引入了混合Beta验前分布,利用系统折合方法将装备单元或分系统的试验信息转化成系统等效历史试验信息,并通过卡方拟合优度来确定继承因子。最后进行了实例应用研究,结果表明,该模型能够在较短的试验周期内,给出较高置信度的测试性评估结论,比经典评估方法更合理。     

基于集对分析的雷达装备保障性评估

为了合理评估雷达装备的保障性,提出了基于集对分析的雷达装备保障性评估模型.首先,学习借鉴国内外相似装备保障性参数,建立了适合雷达装备保障性评估的参数体系.在此基础上,运用集对分析方法,对多部雷达装备的保障性进行了评估,并将评估结果与灰色关联分析法的结果进行比较,2种方法排序结论一致,表明了该评估模型的可行性和有效性.     

基于混合型多属性决策的后勤装备采购决策方法研究

文章从需求部门对后勤装备不同属性的偏好出发，采用层次分析法确定反映属性偏好的指标权重系数，提出了混合型多属性决策的中标人决策模型。该模型可同时处理属性值为精确数、区间数以及模糊数三种常见的数据类型。