【摘 要】
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随着装备系统测试性验证的开展，雷达发射机系统中存在着故障样本数量庞大、试验周期长、试验成本高的问题，提出一种基于改进信息熵和Bayes后验风险准则的方法，对故障样本量进行优化。首先以雷达发射机系统子部件的虚拟试验数据为基础，采用改进信息熵的方法，通过折合系统子部件的虚拟先验信息，得到其系统级试验数据，确定先验分布；再通过Bayes后验风险准则方法，确定试验样本总量与最大允许失败次数，即确定试验方案
【机 构】
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湖北工业大学湖北省现代制造质量工程重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（51975191）； 现代制造工程湖北省重点实验室开放基金（KFJJ-2020004,KFJJ-2020012）项目资助；
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随着装备系统测试性验证的开展，雷达发射机系统中存在着故障样本数量庞大、试验周期长、试验成本高的问题，提出一种基于改进信息熵和Bayes后验风险准则的方法，对故障样本量进行优化。首先以雷达发射机系统子部件的虚拟试验数据为基础，采用改进信息熵的方法，通过折合系统子部件的虚拟先验信息，得到其系统级试验数据，确定先验分布；再通过Bayes后验风险准则方法，确定试验样本总量与最大允许失败次数，即确定试验方案。以雷达发射机系统的故障检测率为例，在保证双方指标要求的前提下，采用所提方法获得的测试性试验故障样本量为165,与经典抽样和序贯概率比检验方法相比，故障样本量分别减少了64.97%和51.18%,在一定程度上验证了所提方法的有效性。
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