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dc.contributor.author张保强
dc.contributor.author苏国强
dc.contributor.author展铭
dc.contributor.author郭勤涛
dc.date.accessioned2019-11-13T02:35:00Z
dc.date.available2019-11-13T02:35:00Z
dc.date.issued2018-06-26
dc.identifier.citation控制与决策,2018,:8
dc.identifier.issn1001-0920
dc.identifier.other10.13195/j.kzyjc.2018.0309
dc.identifier.urihttps://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/172186
dc.description.abstract在随机和认知混合不确定性表征的概率盒框架下,提出一种多响应模型确认度量方法.概率盒框架下的模型确认度量主要采用面积方法量化仿真与试验结果的一致程度,但传统面积度量方法并不适用于多个相关响应量的多输出确认度量问题.不确定性条件下多响应量模型确认度量问题,实质上就是量化计算模型的多个响应量的联合概率分布与试验观测数据所服从的联合概率分布之间的差异程度.首先引入马氏距离的概念对多响应量模型确认度量问题进行降维,以马氏距离作为转换的统计量,将多响应量的多指标确认度量问题转化为马氏距离的综合指标度量问题.数值仿真算例验证了方法的正确性和稳定性,并将该方法应用于“2014年圣地亚验证与确认挑战问题”的研究.研究表明,基于概率盒和马氏距离的确认度量方法可以有效解决多相关响应量多输出模型确认度量问题.
dc.language.isozh_CN
dc.subject模型确认
dc.subject确认度量
dc.subject多相关响应量
dc.subject概率盒
dc.subject马氏距离
dc.subject面积度量
dc.title概率盒框架下多响应模型确认度量方法研究
dc.typeArticle


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