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针对当前小样本测试性评估方法中,丰富的先验信息无法得到充分利用,评估结论置信度低的问题,提出了一种新的基于Bayes理论的测试性综合评估模型。在求得5类先验Beta分布参数的基础上,采用K-L信息距离理论计算融合权重,进而得到混合先验分布。以此混合分布作为最终的验前分布,结合现场试验数据开展Bayes评估,并给出实例应用。