【摘 要】
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针对由于信息缺乏难以进行装备测试性建模与评估的问题，提出了面向多源信息融合的测试性建模与评估方法。首先，结合测试性结构模型和贝叶斯网络模型，构建了包含系统结构层次、故障模式、测试、有向边和节点条件概率等元素组成的分层混合测试性模型；然后，提出了基于专家经验和试验数据相结合的测试性模型节点条件概率确定方法，建立了测试性评估推理模型，实现了小子样条件下测试性信息的准确描述；最后，通过实例分析验证了基于
【基金项目】
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装备预研领域基金项目（61400040302）；
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针对由于信息缺乏难以进行装备测试性建模与评估的问题，提出了面向多源信息融合的测试性建模与评估方法。首先，结合测试性结构模型和贝叶斯网络模型，构建了包含系统结构层次、故障模式、测试、有向边和节点条件概率等元素组成的分层混合测试性模型；然后，提出了基于专家经验和试验数据相结合的测试性模型节点条件概率确定方法，建立了测试性评估推理模型，实现了小子样条件下测试性信息的准确描述；最后，通过实例分析验证了基于分层混合模型仿真的测试性评估结果的精确性，相比传统建模评估方法故障检测率降低0.79%，避免了传统方法的冒进。
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