不确定性信息是指信息所具备的数据信息不完整，按照概率与数理统计方法进行分析具有一定的局限性，需要根据经验知识或者历史数据进行估计，但最终所得到的结果不能准确预知。根据能否估计最终结果可能数值和可能程度，不确定性分为可衡量的不确定性和不可衡量的不确定性。　　 概率与数理统计理论可以解决样本量大、数据多的问题，适用于分布类型为典型分布类型。模糊理论以信息覆盖为依据,可以解决人的经验与先验信息的认知不确定性问题，允许分布类型为任意分布。灰理论可以解决既无经验、数据又少的少数据不确定性问题，强调信息优化。针对上述理论的特点，本文将使概率与数理统计理论、模糊理论、灰理论相结合，解决电器产品可靠性分析中不确定性信息处理遇到的难题。　　 本文拟采用理论分析、图表描述、实例验证等方法进行课题的研究。　　 本文主要研究内容包括以下四部分：针对小样本情况下产品可靠性难以度量的问题，运用灰数灰度的算法提出了“灰稳定度”的概念，将其作为产品可靠性度量的一个特征量；　　 采用曲线拟合的办法用于判断小样本情况下失效分布类型；针对模糊模式识别中贴近度九种常用算法进行研究，发现其应用的局限性，根据事物总是在其整体特性周围波动的特点提出了贴近度改进算法；针对系统由正常工作到失效这个过渡状态下系统可靠性进行研究，结合模糊理论和概率论提出“系统风险可靠度”的概念，可以作为衡量系统可靠性的一个特征量。　　 随着科学技术的发展进步，生产中面临的信息不确定性问题日益突出。这就需要科研工作者针对不确定性问题进行深入研究，发现规律并找到解决办法。将处理不确定信息的科研成果应用到生产当中，可以解决由于信息不确定性引起的难题，提高社会生产的整体水平。