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本文综合应用Bayes，多层Bayes及E Bayes方法，在单元具有多源验前信息的情况下，充分利用验前信息，对现场试验数据分别为小样本和无失效数据时，服从二项分布的单元进行了可靠性评估。进而分别在无失效数据和考虑环境因子两种情形下，应用信息熵研究了单元数据向二项型系统数据的折合方法。同时通过实例说明了这些应用过程和方法的正确性、合理性。
主要研究内容如下：
1．在服从二项分布的单元具有多源验前信息的情况下，对无信息先验，共轭先验和共轭先验与无信息先验加权融合的混合先验分布进行了研究比较，并给出了一种新的计算继承因子的方法-Kullback信息量法。
2．在小样本和无失效数据的情形下，采用混合先验对服从二项分布的单元可靠度及可靠度的置信下限进行了多层Bayes和E Bayes估计。
3．研究了单元数据向二项型系统数据折合的问题，给出了一种适合无失效数据的信息熵折合法。在考虑环境因子的情况下，研究了当系统由二项型单元构成时系统环境因子的计算方法，给出了二项型单元数据向二项型系统数据的熵法折合公式。