贝叶斯学派和经典学派是国际数理统计的两大学派，这两大学派的统计思想的本质区别在于是否使用先验信息.在传统的贝叶斯方法中，我们将参数看作随机变量，再把先验信息和样本带来的信息加以综合，得到关于参数的信息，最后将它以后验分布的形式表达出来.但很多时候我们无法获得统计所需的大量数据，参数并不能看作普通的随机变量，而需看作不确定随机集.不确定理论作为处理主观不确定现象的一个有力工具，经过众多学者的不断努力，取得了很大的发展，并已经广泛应用于生产实践的各个领域.本文在不确定理论框架下研究贝叶斯估计问题，我们将不确定参量看作有不确定先验分布的不确定随机集.给出了系统可靠性的不确定贝叶斯点估计.本文主要工作如下:　　 1.提出了不确定实数集的概念，证明了由闭区间集簇构成不确定集的定理，并讨论了不确定参数的不确定估计和不确定贝叶斯估计的方法.　　 2.在不确定环境下讨论了三个基本系统（串联系统，并联系统，表决系统）的不确定贝叶斯可靠性估计方法.　　 3.我们也给出了计算方法和实例来估计任意给出的系统可靠性的贝叶斯估计值的隶属度.