【摘 要】
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在逆问题的参数识辨中,测量信息包含的信息量直接影响参数的重构精度,如何度量测量信息中的信息量,对选取参数识辨所需的测量点个数具有重要的指导作用。根据贝叶斯方法,将体现先验信息的先验概率和反映测量信息的似然概率融合得到待识辨参数样本出现的概率,结合信息熵和最大熵计算评价因子,将评价因子用于描述参数识辨前带有误差的测量信息所包含的信息量。计算实例表明,该计算方法可以有效地描述误差环境中的测量信息,对实
【机 构】
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西京学院,国防科技大学信息通信学院,空军工程大学
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目(61301135)
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在逆问题的参数识辨中,测量信息包含的信息量直接影响参数的重构精度,如何度量测量信息中的信息量,对选取参数识辨所需的测量点个数具有重要的指导作用。根据贝叶斯方法,将体现先验信息的先验概率和反映测量信息的似然概率融合得到待识辨参数样本出现的概率,结合信息熵和最大熵计算评价因子,将评价因子用于描述参数识辨前带有误差的测量信息所包含的信息量。计算实例表明,该计算方法可以有效地描述误差环境中的测量信息,对实际应用中测量信息的选取具有重要的指导意义。
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