基于贝叶斯框架下序贯网图检验的测试性验证方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种基于贝叶斯框架下序贯网图检验的测试性验证方法及装置，该方法包括：对指标参数空间进行划分，将原始检验问题划分为m对假设检验问题；计算序贯网图的所有相关参数，所述相关参数是基于贝叶斯因子及对应的阈值、插入点位置选择策略以及截尾策略计算得到；根据所述序贯网图的所有相关参数，设计测试性验证方案，对所述假设检验问题进行验证。本发明专利技术实施例通过通过充分运用序贯网图检验方法的优点以及Bayes方法能够利用先验信息的特点，减少测试性试验最大样本量，得到更加合理准确的测试性验证方案。

【技术实现步骤摘要】
基于贝叶斯框架下序贯网图检验的测试性验证方法及装置
本专利技术涉及检测
，尤其涉及一种基于贝叶斯框架下序贯网图检验的测试性验证方法及装置。
技术介绍
随着科技水平的不断提高，装备的功能也越来越先进，但同时也增加了其内部结构复杂度和生产研制费用，因此装备的使用样机数量很少，导致测试性试验样本量受到小子样条件的限制。传统的测试性验证方法存在无法预测样本量，并且最终确定的最大样本量数值较大等缺点，而序贯网图检验能够有效减少试验样本量，同时能给出试验的最大样本量限制，克服了传统的测试性验证方法的不足。然而，目前的序贯网图检测方法虽然在一定程度上降低了试验样本量，但是该方法所确定的故障样本量仍然较大，导致双方风险值计算结果不准确，无法满足实际需求。因此，现在亟需一种基于贝叶斯框架下序贯网图检验的测试性验证方法及装置来解决上述问题。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术实施例提供一种基于贝叶斯框架下序贯网图检验的测试性验证方法及装置。第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于贝叶斯框架下序贯网图检验的测试性验证方法，包括：对指标参数空间进行划分，将原始检验问题划分为m对假设检验问题；计算序贯网图的所有相关参数，所述相关参数是基于贝叶斯因子及对应的阈值、插入点位置选择策略以及截尾策略计算得到；根据所述序贯网图的所有相关参数，设计测试性验证方案，对所述假设检验问题进行验证。进一步地，所述对指标参数空间进行划分，将原始检验问题划分为m对假设检验问题，包括：在给定的指标参数空间中插入m-1个点，以将原始检验问题划分为m对假设检验问题。进一步地，所述计算序贯网图的所有相关参数，包括：根据先验信息，计算贝叶斯因子及对应的阈值；设置插入点位置选择策略；设置截尾策略。进一步地，所述根据先验信息，计算贝叶斯因子及对应的阈值，包括：根据先验信息确定装备试验信息的先验分布，计算贝叶斯因子及其阈值。进一步地，所述设置插入点位置选择策略，包括：选取故障率检测率指标插入点，以使样本量的上界达到最小。进一步地，所述设置截尾策略，包括：基于使用方风险和承制方风险的约束条件，设置截尾策略，以得到截尾样本量和最大允许截尾检测失败数。第二方面，本专利技术实施例提供了一种基于贝叶斯框架下序贯网图检验的测试性验证装置，包括：空间划分模块，用于对指标参数空间进行划分，将原始检验问题划分为m对假设检验问题；参数计算模块，用于计算序贯网图的所有相关参数，所述相关参数是基于贝叶斯因子及对应的阈值、插入点位置选择策略以及截尾策略计算得到；验证模块，用于根据所述序贯网图的所有相关参数，设计测试性验证方案，对所述假设检验问题进行验证。第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所提供的方法的步骤。第四方面，本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所提供的方法的步骤。本专利技术实施例提供的一种基于贝叶斯框架下序贯网图检验的测试性验证方法及装置，通过充分运用序贯网图检验方法的优点以及Bayes方法能够利用先验信息的特点，减少测试性试验最大样本量，得到更加合理准确的测试性验证方案。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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是本专利技术实施例提供的一种基于贝叶斯框架下序贯网图检验的测试性验证方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例提供的序贯网图检验示意图；图3是本专利技术实施例提供的考虑截尾样本量nt的序贯网图检验示意图；图4是本专利技术实施例提供的一种基于贝叶斯框架下序贯网图检验的测试性验证装置的结构示意图；图5为本专利技术实施例提供的电子设备结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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作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。图1是本专利技术实施例提供的一种基于贝叶斯框架下序贯网图检验的测试性验证方法的流程示意图，如图1所示，本专利技术实施例提供了一种基于贝叶斯框架下序贯网图检测的测试性验证方法，包括：步骤101，对指标参数空间进行划分，将原始检验问题划分为m对假设检验问题；步骤102，计算序贯网图的所有相关参数，所述相关参数是基于贝叶斯因子及对应的阈值、插入点位置选择策略以及截尾策略计算得到；步骤103，根据所述序贯网图的所有相关参数，设计测试性验证方案，对所述假设检验问题进行验证。需要说明的是，本专利技术实施例的应用场景是在对装备的使用测试过程中，该过程中主要存在样本量数值较大导致测试不准的缺陷，针对此缺陷，本专利技术实施例提供一种基于贝叶斯框架下序贯网图检验的测试性验证方法。具体的，在步骤101中，本专利技术实施例首先会对指标参数空间进行划分，目前的序贯网图检验方法在一定程度上降低了试验样本量，但是该方法所确定的故障样本量仍然较大，双方风险值计算结果也不够准确，无法满足实际需求。本专利技术实施例为了充分利用装备验证试验过程中的先验信息，减少最大样本量，首先在给定的指标参数空间中进行插入点，从而实现参数空间的重新划分，一般是插入m-1个点，使得原始检验问题划分为m对假设检验问题。进一步的，在步骤102中，本专利技术实施例会计算序贯网图的所有相关参数，相关参数主要是根据贝叶斯因子及对应的阈值、插入点位置选择策略以及截尾策略三方面因素确定。具体地，在本专利技术实施例中，首先，根据装备各阶段或者历史试验数据等先验信息，确定装备试验信息的先验分布，计算Bayes因子及其阈值；然后，设置插入点的位置，给出测试性验证所需最大样本量；最后，在考虑使用方风险和承制方风险的基础上，设计Bayes框架下序贯网图检验的截尾策略，得到截尾样本量和最大允许截尾检测失败数，从而能够得到所有序贯网图的相关参数。进一步地，在步骤103中，本专利技术实施例会综合序贯网图的所有相关参数，进行测试性方案设计，即综合考虑步骤102中所设计的各项策略以及策略的目标参数，从而得到最优的验证方案。本专利技术实施例提供的一种基于贝叶斯框架下序贯网图检验的测试性验证方法，通过充分运用序贯网图检验方法的优点以及Bayes方法能够利用先验信息的特点，减少测试性试验最大样本量，得到更加合理准确的测试性验证方案。在上述实施例的基础上本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于贝叶斯框架下序贯网图检验的测试性验证方法，其特征在于，包括：/n对指标参数空间进行划分，将原始检验问题划分为m对假设检验问题；/n计算序贯网图的所有相关参数，所述相关参数是基于贝叶斯因子及对应的阈值、插入点位置选择策略以及截尾策略计算得到；/n根据所述序贯网图的所有相关参数，设计测试性验证方案，对所述假设检验问题进行验证。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯框架下序贯网图检验的测试性验证方法，其特征在于，包括：
对指标参数空间进行划分，将原始检验问题划分为m对假设检验问题；
计算序贯网图的所有相关参数，所述相关参数是基于贝叶斯因子及对应的阈值、插入点位置选择策略以及截尾策略计算得到；
根据所述序贯网图的所有相关参数，设计测试性验证方案，对所述假设检验问题进行验证。


2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯框架下序贯网图检验的测试性验证方法，其特征在于，所述对指标参数空间进行划分，将原始检验问题划分为m对假设检验问题，包括：
在给定的指标参数空间中插入m-1个点，以将原始检验问题划分为m对假设检验问题。


3.根据权利要求1所述的基于贝叶斯框架下序贯网图检验的测试性验证方法，其特征在于，所述计算序贯网图的所有相关参数，包括：
根据先验信息，计算贝叶斯因子及对应的阈值；
设置插入点位置选择策略；
设置截尾策略。


4.根据权利要求3所述的基于贝叶斯框架下序贯网图检验的测试性验证方法，其特征在于，所述根据先验信息，计算贝叶斯因子及对应的阈值，包括：
根据先验信息确定装备试验信息的先验分布，计算贝叶斯因子及其阈值。


5.根据权利要求3所述的基于贝叶斯框架下序贯网图检验的测试性验证方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：王康，史贤俊，肖支才，聂新华，秦亮，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军航空大学，
类型：发明
国别省市：山东;37