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在Bayes小子样理论中,验前分布的获取和表示是一个关键问题.针对反舰导弹靶场试验中遇到的验前信息的多源性,给出了一种基于第二类极大似然估计原理（ML-Ⅱ）的多源异总体验前分布的融合方法,并通过仿真实例证明了该方法的有效性.
基于ML-Ⅱ原理的多源验前信息融合方法研究
【摘 要】
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在Bayes小子样理论中,验前分布的获取和表示是一个关键问题.针对反舰导弹靶场试验中遇到的验前信息的多源性,给出了一种基于第二类极大似然估计原理（ML-Ⅱ）的多源异总体验前分
【机 构】
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海军航空工程学院研究生管理大队,海军航空工程学院战略导弹工程系,海军航空工程学院飞行器工程系,中国农业大学（烟台校区）理工学院
【出 处】
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计算机与数字工程
【发表日期】
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2014年2期
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