一种产品测试合格性快速评价方法技术

本发明专利技术属于产品测试技术领域，尤其涉及一种产品测试合格性快速评价方法。本发明专利技术的一种产品测试合格性快速评价方法，通过生成的近似最优特征集提取新产品测试数据的测试特征集，再将测试特征集输入到预测模型中，即可对新产品的合格性进行判断，能在较短时间内以较高的预测判定率快速判定此次新产品测试是否合格，为产品测试合格性预测提供了一种新思路，以解决产品测试周期长、能耗高的，为生产线式的产品出厂合格性检验提供了一种新的方法。

A fast evaluation method for product testing qualification

The invention belongs to the technical field of product testing, in particular to a rapid evaluation method for product test qualification. In this invention, a fast evaluation method of product test qualification is used to extract the test feature set of the new product test data by the generated approximate best special collection, and then input the test feature set into the prediction model, and can judge the qualification of the new product, and can quickly determine the high prediction rate in a short time. Whether the new product test is qualified or not, provides a new idea for the product test qualification prediction to solve the long product test cycle and high energy consumption. It provides a new method for the inspection of the production line type product factory qualification.

【技术实现步骤摘要】
一种产品测试合格性快速评价方法
本专利技术属于产品测试
，尤其涉及一种产品测试合格性快速评价方法。
技术介绍
产品性能测试是产品生产加工过程中的关键环节，直接影响产品质量。现有技术中，产品测试过程中存在测试周期长，能耗高的问题。产品性能测试需要在规定的工况下进行，工况稳定后才能开始测试，测试过程中要始终维持同一工况，而维持工况的能耗要远大于产品测试本身的耗能。尤其当产品测试不合格时，需要改进产品，再进行测试，如此反复，导致产品测试周期长，能耗高。因此，若能缩短产品的测试周期，实现产品测试合格性的快速评价是非常有实用价值的。
技术实现思路
针对上述现有技术存在的问题，本专利技术提供一种产品测试合格性快速评价方法，以降低能耗、缩短产品的上市周期以及成本投入。本专利技术通过以下技术方案来实现上述目的：一种产品测试合格性快速评价方法，所述方法包括：分析历史产品测试数据，提取特征，形成原始特征空间；使用特征选择方法去除原始特征空间中的冗余特征，生成近似最优特征集；利用近似最优特征集构建预测模型，并计算误差分布，根据误差分布获取真实值的取值范围；实时获取新产品测试数据，根据近似最优特征集中的特征类型，从获取的新产品的测试数据中提取测试特征集；将测试特征集输入到预测模型中，根据误差分布，输出测试特征集的真实值的取值范围；将模型输出的测试特征集的真实值的取值范围和产品标准进行比对，得到判定结果。进一步地，所述历史产品测试数据和所述新产品测试数据是通过传感器获取的。进一步地，所述使用特征选择方法去除原始特征空间中的冗余特征，生成近似最优特征集包括：S1：从原始特征空间中提取第一个特征，所述第一个特征和真实值的相关性最强，同时，将该第一个特征添加到当前特征集，并将该第一个特征从原始特征空间中移除，计算当前特征集的性能；S2：计算原始特征空间中其余特征的特征选择标准值，选择特征选择标准值最大所对应的特征作为候选特征，并将所述候选特征添加到当前特征集，并将该候选特征从原始特征空间中移除，计算当前特征集的性能，若该性能大于S1所计算的性能，说明添加该候选特征后，当前特征集的性能提高；S3：S2迭代K次，找出满足条件的其它候选特征添加到当前特征集，生成近似最优特征集。进一步地，所述得到判定结果包括：产品测试不合格，标记为0；产品测试无法判断，标记为0.5；产品测试合格，标记为1。本专利技术的有益效果是：本专利技术的一种产品测试合格性快速评价方法，通过生成的近似最优特征集提取新产品测试数据的测试特征集，再将测试特征集输入到预测模型中，即可对新产品的合格性进行判断，能在较短时间内以较高的预测判定率快速判定此次新产品测试是否合格，为产品测试合格性预测提供了一种新思路，以解决产品测试周期长、能耗高的问题，为生产线式的产品出厂合格性检验提供了一种新的方法。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例的一种产品测试合格性快速评价方法的流程示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例公开了一种产品测试合格性快速评价方法，以降低产品合格性的测试周期以及能耗。图1为本专利技术实施例的一种产品测试合格性快速评价方法的流程示意图。参见图1，本专利技术实施例的一种产品测试合格性快速评价方法包括：分析历史产品测试数据，提取特征，形成原始特征空间；使用特征选择方法去除原始特征空间中的冗余特征，生成近似最优特征集；利用近似最优特征集构建预测模型，并计算误差分布，根据误差分布获取真实值的取值范围；实时获取新产品测试数据，根据近似最优特征集中的特征类型，从获取的新产品的测试数据中提取测试特征集；将测试特征集输入到预测模型中，根据误差分布，输出测试特征集的真实值的取值范围；将模型输出的测试特征集的真实值的取值范围和产品标准进行比对，得到判定结果。本专利技术实施例的一种产品测试合格性快速评价方法，通过生成的近似最优特征集提取新产品测试数据的测试特征集，再将测试特征集输入到预测模型中，即可对新产品的合格性进行判断，能在较短时间内以较高的预测判定率快速判定此次新产品测试是否合格，为产品测试合格性预测提供了一种新思路，以解决产品测试周期长、能耗高的，为生产线式的产品出厂合格性检验提供了一种新的方法。本专利技术实施例中，历史产品测试数据和新产品测试数据可以是通过传感器获取的，将不同类型的传感器安装在产品上，以获取产品的不同类型的测试数据。本专利技术实施例中，使用特征选择方法去除原始特征空间中的冗余特征，生成近似最优特征集包括：S1：从原始特征空间中提取第一个特征，所述第一个特征和真实值的相关性最强，同时，将该第一个特征添加到当前特征集，并将该第一个特征从原始特征空间中移除，计算当前特征集的性能；S2：计算原始特征空间中其余特征的特征选择标准值，选择特征选择标准值最大所对应的特征作为候选特征，并将所述候选特征添加到当前特征集，并将该候选特征从原始特征空间中移除，计算当前特征集的性能，若该性能大于S1所计算的性能，说明添加该候选特征后，当前特征集的性能提高；S3：S2迭代K次，找出满足条件的其它候选特征添加到当前特征集，生成近似最优特征集。本专利技术实施例中，K的数值可以根据经验获得，或者是经过多次尝试获得，获得条件是：即使迭代的次数大于k，预测性能也不会有提高。本专利技术实施例中，由于去除了一些冗余特征，可以精简特征，进一步节省测试周期。本专利技术实施例中，可以通过多项式拟合和LWLR算法学习历史传感器数据预测的误差分布，由预测值和误差分布来估计测试的真实值的取值范围。本专利技术实施例中，得到判定结果包括：产品测试不合格，标记为0，无需继续测试；产品测试无法判断，标记为0.5，需继续测试；产品测试合格，标记为1，无需继续测试。以上所举实施例为本专利技术的较佳实施方式，仅用来方便说明本专利技术，并非对本专利技术作任何形式上的限制，任何所属
中具有通常知识者，若在不脱离本专利技术所提技术特征的范围内，利用本专利技术所揭示
技术实现思路
所作出局部更动或修饰的等效实施例，并且未脱离本专利技术的技术特征内容，均仍属于本专利技术技术特征的范围内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种产品测试合格性快速评价方法，其特征在于，所述方法包括：分析历史产品测试数据，提取特征，形成原始特征空间；使用特征选择方法去除原始特征空间中的冗余特征，生成近似最优特征集；利用近似最优特征集构建预测模型，并计算误差分布，根据误差分布获取真实值的取值范围；实时获取新产品测试数据，根据近似最优特征集中的特征类型，从获取的新产品的测试数据中提取测试特征集；将测试特征集输入到预测模型中，根据误差分布，输出测试特征集的真实值的取值范围；将模型输出的测试特征集的真实值的取值范围和产品标准进行比对，得到判定结果。

【技术特征摘要】
1.一种产品测试合格性快速评价方法，其特征在于，所述方法包括：分析历史产品测试数据，提取特征，形成原始特征空间；使用特征选择方法去除原始特征空间中的冗余特征，生成近似最优特征集；利用近似最优特征集构建预测模型，并计算误差分布，根据误差分布获取真实值的取值范围；实时获取新产品测试数据，根据近似最优特征集中的特征类型，从获取的新产品的测试数据中提取测试特征集；将测试特征集输入到预测模型中，根据误差分布，输出测试特征集的真实值的取值范围；将模型输出的测试特征集的真实值的取值范围和产品标准进行比对，得到判定结果。2.根据权利要求1所述的一种产品测试合格性快速评价方法，其特征在于，所述历史产品测试数据和所述新产品测试数据是通过传感器获取的。3.根据权利要求1所述的一种产品测试合格性快速评价方法，其特征在于，所述使用特征选择方法去除原始特...

【专利技术属性】
技术研发人员：仇利克，张建军，赵扬帆，薛白，亓春霞，孙月江，
申请(专利权)人：山东外贸职业学院，
类型：发明
国别省市：山东,37