随机模糊变量表示测量及测量不确定度

《测量不确定度表示指南》(GUM)这个技术规范已被广泛认可,且其测量值关联一个不确定度值的建议也被广泛采纳。然而,这个规范遵循一种固有的概率方法,其应用并不总是可行的,且因为一些技术和经济原因,在可行的情况下,其应用也并不是简单直接的。总结了一种更一般化的不确定度评定和表示的随机模糊变量RFVs方法,系统评述了其关键技术与难点,通过实例表明,RFVs方法在非线性测量函数中传递不确定度具有简单高效的特点,最后对该领域的研究扩展提出了两点建议,给出了使用RFVs扩展贝叶斯定理的初步探讨结果。RFVs方法基于数学可能性理论,从GUM及其基本概念和定义出发对GUM方法进行了扩展,具有明显的优势,该方法的广泛应用也证明了其远大的发展前景。