| 第一章 绪论 | 第1-13页 |
| ·研究背景与现状 | 第8-10页 |
| ·测量数据处理和误差理论的缺陷 | 第8-9页 |
| ·最大熵方法的研究背景与现状 | 第9-10页 |
| ·贝叶斯方法的研究背景和现状 | 第10页 |
| ·研究的意义 | 第10-11页 |
| ·本论文研究的主要内容 | 第11-13页 |
| 第二章 最大熵方法在测量数据处理中的应用研究 | 第13-25页 |
| ·基本概念 | 第13-15页 |
| ·熵的概念及其性质 | 第13-14页 |
| ·最大熵原理 | 第14-15页 |
| ·熵方法在数据处理中的应用 | 第15-25页 |
| ·用熵判断误差分布律 | 第15-16页 |
| ·用最大熵方法求解概率密度函数 | 第16-25页 |
| 第三章 贝叶斯方法在数据处理中的应用研究 | 第25-39页 |
| ·贝叶斯理论的基本观点 | 第25-26页 |
| ·经典统计理论与贝叶斯统计理论的区别和矛盾 | 第26-27页 |
| ·叶斯统计理论中的先验分布的确定方法 | 第27-30页 |
| ·先验分布求解方法简介 | 第27-28页 |
| ·没有先验信息时用最大熵方法确定的先验分布 | 第28-29页 |
| ·给定部分先验信息时用最大熵方法确定的先验分布 | 第29-30页 |
| ·结合最大熵方法的贝叶斯理论的研究 | 第30-36页 |
| ·逐次修正方法的研究 | 第31-32页 |
| ·群修正方法的研究 | 第32页 |
| ·逐次修正与群修正的对比 | 第32-34页 |
| ·用辨证观点看逐次修正与群修正 | 第34-35页 |
| ·结合最大熵原理的贝叶斯方法与最小交叉熵原理的一致性 | 第35-36页 |
| ·用贝叶斯方法反演常见分布 | 第36-39页 |
| ·正态分布 | 第36-37页 |
| ·泊松分布 | 第37-39页 |
| 第四章 实验系统及验证 | 第39-57页 |
| ·获得测量数据值的实验简述 | 第39页 |
| ·数据的选取原则 | 第39-40页 |
| ·实验数据用熵方法分析 | 第40-45页 |
| ·用熵判断分布率的分析 | 第40-41页 |
| ·最大熵方法应用的分析 | 第41-45页 |
| ·测量数据的贝叶斯方法分析 | 第45-51页 |
| ·不同先验分布的选取对结果的影响 | 第45-46页 |
| ·逐次修正方法与群修正方法的验证 | 第46-49页 |
| ·结合最大熵方法的贝叶斯方法与常规方法的对比 | 第49-51页 |
| ·用贝叶斯方法反演常见分布的验证 | 第51-57页 |
| ·正态分布 | 第51-53页 |
| ·泊松分布 | 第53-57页 |
| 第五章 总结 | 第57-60页 |
| ·最大熵方法应用的总结 | 第57页 |
| ·贝叶斯方法应用总结 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-62页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第62页 |