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本文提出了一种基于最大熵-矩估计理论的多源验前信息融合方法，简称为MEMM。与现有其它融合方法不同的是，该方法完全从数据本身出发，不仅考虑了各验前信息源的可信度，还考虑了如何尽可能减少分析者的主观影响，得到的是最保守的融合估计结果。文章最后用仿真数据说明了该方法在实际工程中应用的有效性。
Bayes分析中多源信息融合的最大熵-矩估计方法
【摘 要】
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本文提出了一种基于最大熵-矩估计理论的多源验前信息融合方法，简称为MEMM。与现有其它融合方法不同的是，该方法完全从数据本身出发，不仅考虑了各验前信息源的可信度，还考虑了如
【机 构】
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安徽合肥电子工程学院数学教研室,国防科技大学人文与管理学院系统工程研究所
【出 处】
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质量与可靠性
【发表日期】
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2003年6期
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