科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对贝叶斯不确定度评定中获取测量模型后验分布困难的问题，给出一种基于接受-拒绝采样思想实现贝叶斯测量不确定度评定的方法。面向线性/非线性测量模型，先利用贝叶斯假设或蒙特卡洛法获得被测量的先验信息，再基于接受-拒绝采样获得被测量的接受采样点形成后验分布，对被测量进行统计推断得到测量不确定度评定结果。通过规范示例和实际测量评定实例，验证了采用接受-拒绝算法的贝叶斯不确定度评定方法相较于传统GUM和MCM评定方法，能够得到可靠评定结果，且获取贝叶斯后验分布过程简便，在无/有历史信息条件下测量不确定度评定应用中具有可行性和实用性。
- 单位
