分析了不确定度 B类评定的主要特征参数———标准不确定度、合成标准不确定度、覆盖因子和扩展不确定度的计算方法,在 LabVIEW 8.2的平台上实现了系统不确定度 A类和 B类评定,并采用该系统对光辐射测试系统的不确定度进行评定。结果表明,系统运行可靠、分析快速,能够满足误差自动分析的需要,提高了测试系统数据处理的自动化程度。

自适应模糊阈值法matlab代码 该知识库包含了不确定性分析研究中使用的所有研究论文 序号 年 作者 文件名 1个 1961年 地址 地址-1961年-印度科学研究所 2个 1978年 加里克·坎纳内·纳什 Garrick，Cunnane，Nash-1978年-降雨径流模型的效率标准 3 1991年 莫里斯 莫里斯（Morris）-1991年-初步计算实验的析因计划 4 1992年 贝文·宾利 Beven，Binley-1992-分布式模型的未来模型校准和不确定性预测 5 1993年 贝文，预言 贝文，预言-1993-分布式水文模型的现实和不确定性 6 1993年 段，古普塔，Sorooshian Duan，Gupta，Sorooshian-1993年-改组复杂的进化方法以实现有效和高效的全球最小化 7 1993年 胶水 胶水-1993-广义似然不确定度估计方法 8 1997年 D，邓恩 D，Dunne-1997-低流量 9 1997年 甘，德拉米尼，比夫图 Gan，Dlamini，Biftu-1997-模型复杂性和结构，数据质量和目标函数对水文建模的影响 10 1998年 古普塔，索

（3）W的合成测量不确定度的预估 根据测量不确度预估的数学模型式，W的合成测量不确定度为UC（W） （4）W的扩展测量不确定度的预估 W的扩展测量不确定度U（W）等于合成测量不确定度乘以覆盖因子(这里取 )，即 W的扩展测量不确定度为1.1%，小于1.5%的设计要求，所以设计的系统符合要求。

高斯过程回归是基于贝叶斯理论和统计学习理论发展起来的一种全新机器学习方法, 适于处理高维数、小
样本和非线性等复杂回归问题. 在阐述该方法原理的基础上, 分析了其存在的计算量大、噪声必须服从高斯分布等
问题, 给出了改进方法. 与神经网络和支持向量机相比, 该方法具有容易实现、超参数自适应获取以及输出具有概率
意义等优点, 方便与预测控制、自适应控制、贝叶斯滤波等相结合. 最后总结了其应用情况并展望了未来发展方向.

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这项工作的目的是证明，只有通过运用理论上合理的信息方法来开发用于测量玻尔兹曼常数的模型，才能证明并计算所需的相对不确定性的值。 提出了无量纲参数（比较不确定性）作为用于比较玻耳兹曼常数和模拟数据的实验测量的通用度量。 给出了使用建议的原始方法来计算示例的示例，该方法使用声学气体温度计，介电常数气体温度计，约翰逊噪声温度计，多普勒增宽温度计来测量玻尔兹曼常数。 所提出的方法在理论上是合理的，并且没有CODATA概念固有的缺点：统计上的显着趋势，共识的累积值或统计控制。 我们试图展示如何用一种简单的，基于理论的，基于信息理论在测量中使用的假设来代替数学专家形式主义。

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