随着高技术武器装备的信息化程度的不断提高、功能结构更加复杂,对武器装备维修性评估提出了更高的要求。针对现阶段武器装备维修性评估中试验样本需求量大、试验费用高、评估指标单一等问题,在分析了当前维修性评估方法的基础上,提出了在小子样条件下Bayes理论与灰色理论相结合的武器装备维修性评估方法。通过Bayes统计方法确定样本分布信息,然后建立灰色聚类评估矩阵完成对维修性水平的综合评估。并以某武器装备为例验证了该方法的可行性和实用性。
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