| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 选题的背景及其意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 发展动态分析 | 第13页 |
| 1.3 测量不确定度的主要评定方法 | 第13-15页 |
| 1.3.1 GUM法 | 第13页 |
| 1.3.2 蒙特卡洛法 | 第13-14页 |
| 1.3.3 最大熵法 | 第14页 |
| 1.3.4 贝叶斯法 | 第14-15页 |
| 1.4 本文主要研究的内容 | 第15-17页 |
| 第2章 基于贝叶斯理论测量不确定度的研究 | 第17-25页 |
| 2.1 贝叶斯统计理论简介 | 第17页 |
| 2.2 贝叶斯统计理论原理 | 第17-19页 |
| 2.3 先验分布的确定方法 | 第19-21页 |
| 2.3.1 经验假设法 | 第19页 |
| 2.3.2 无信息先验分布确定法 | 第19-20页 |
| 2.3.3 共轭分布方法 | 第20-21页 |
| 2.3.4 最大信息熵法 | 第21页 |
| 2.4 基于贝叶斯的测量不确定度评定 | 第21-24页 |
| 2.4.1 正态分布的测量不确定度评定 | 第21-23页 |
| 2.4.2 均匀分布的测量不确定度评定 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于最大熵的测量不确定度评估方法 | 第25-33页 |
| 3.1 最大熵原理概述 | 第25-26页 |
| 3.1.1 信息熵 | 第25页 |
| 3.1.2 最大熵 | 第25-26页 |
| 3.2 最大熵函数的一般通式 | 第26-28页 |
| 3.2.1 离散型随机变量的最大熵分布形式 | 第26-27页 |
| 3.2.2 连续型随机变量的最大熵分布形式 | 第27-28页 |
| 3.3 基于最大熵的测量不确定度的贝叶斯评估方法 | 第28-32页 |
| 3.3.1 基于样本信息熵的不确定度评定 | 第28-30页 |
| 3.3.2 基于样本概率分布的不确定度评定 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 电能表自动化检定系统测量不确定度评定 | 第33-45页 |
| 4.1 河北南网电能表自动化检定系统介绍 | 第33-40页 |
| 4.1.1 河北南网省级计量中心概况 | 第33-34页 |
| 4.1.2 电能表自动化检定系统简介 | 第34-39页 |
| 4.1.2.1 自动化检定系统工作流程 | 第34-36页 |
| 4.1.2.2 自动化检定系统主要功能单元及检定项目明细 | 第36-39页 |
| 4.1.3 电能表自动化检定系统测量不确定度主要来源分析 | 第39-40页 |
| 4.2 三相电能表自动化检定系统测量不确定度评定实例 | 第40-44页 |
| 4.2.1 概述 | 第40页 |
| 4.2.2 由测量重复性引入的标准不确定度u_1 | 第40-42页 |
| 4.2.2.1 GUM法评定 | 第40-41页 |
| 4.2.2.2 贝叶斯法评定 | 第41页 |
| 4.2.2.3 基于最大熵的贝叶斯评定法 | 第41-42页 |
| 4.2.3 由多路输出一致性引起的标准不确定度u_2 | 第42-44页 |
| 4.2.3.1 GUM法评定 | 第42页 |
| 4.2.3.2 贝叶斯法评定 | 第42-43页 |
| 4.2.3.3 基于最大熵的贝叶斯评定法 | 第43-44页 |
| 4.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 工作总结 | 第45页 |
| 5.2 研究展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 附录 4.2.3 数据表 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
