一种支持智能决策的工具集的验证与评价方法技术

本发明专利技术公开了一种支持智能决策的工具集的验证与评价方法，包括以下步骤：S1、将支持智能决策的工具集划分为不同的功能模块；S2、对不同工具集内部组成算法和功能模块的可靠性进行验证；S3、采用模糊评价算法对工具集的验证结果进行评价。本发明专利技术将支持智能决策的工具集划分成不同的功能单元模块，针对不同的功能单元模块从内部算法、工具集的可靠性两方面进行验证，并结合自动化算法验证手段，实现了支持智能决策工具集的高效可靠验证。本发明专利技术结合模糊评价方法，提出了一种支持智能决策工具集验证结果的评价方法体系，评价结果合理可信。评价结果合理可信。评价结果合理可信。

【技术实现步骤摘要】
一种支持智能决策的工具集的验证与评价方法


[0001]本专利技术涉及大数据
，具体涉及一种支持智能决策的工具集的验证与评价方法。

技术介绍

[0002]制造企业在其设计、制造、运维服务等运行全流程中采用智能决策系统进行辅助决策以提高设计效率、提升制造质量、提升服务效能。
[0003]智能决策系统中包括大量的支持智能决策工具集，这些工具集在应用以前往往随智能决策系统采用常规的软件评测的方法进行评测，缺乏对工具集功能可靠性的验证与评价，往往无法判断工具集功能的可靠性和输出结果的好坏。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种支持智能决策的工具集的验证与评价方法解决了无法判断工具集功能的可靠性和输出结果的好坏的问题。
[0005]为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：一种支持智能决策的工具集的验证与评价方法，包括以下步骤：
[0006]S1、将支持智能决策的工具集划分为不同的功能模块；
[0007]S2、对不同工具集内部组成算法和功能模块的可靠性进行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种支持智能决策的工具集的验证与评价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将支持智能决策的工具集划分为不同的功能模块；S2、对不同工具集内部组成算法和功能模块的可靠性进行验证；S3、采用模糊评价算法对工具集的验证结果进行评价。2.根据权利要求1所述的支持智能决策的工具集的验证与评价方法，其特征在于，所述功能模块包括应急响应模块、应急环境监测模块、撤离路线规划模块和应急救援方案规划模块。3.根据权利要求1所述的支持智能决策的工具集的验证与评价方法，其特征在于，所述步骤S2中对不同工具集内部组成算法的验证流程为：S21、建立验证清单，生成验证内容，决定智能决策工具集所要验证的算法对象；S22、设计验证函数，生成验证用例，采用自动化验证方法，自动循环生成各类型用例，并且将算法的执行，记录流程化，输入待验证的算法进行验证；S23、验证完成后，记录验证结果，记录验证用例覆盖率、验证用例生成率来验证可行性；记录运行时间，内存占用和测试样例通过率来验证性能；记录错误捕捉记录验证健壮性；S24、将记录结果与设定标值进行对比，判断性能是否达到要求，若达到，则结束验证，若没有达到要求，则返回自动化验证流程重新进行验证，并记录验证结果。4.根据权利要求1所述的支持智能决策的工具集的验证与评价方法，其特征在于，所述步骤S2中功能模块的可靠性验证流程为：通过输入数据形式模拟真实测点核辐射超标情况，逐次验证以下内容：应急环境监测模块是否工作，应急环境监测模块监测各测点放射性物质剂量指标，当出现测点核辐射超过规定的标准状况时，将超标浓度和超标等级信息传给应急响应模块；应急响应模块是否能根据应急环境监测模块数据和核设施故障情况做出及时响应，初步判断核事故等级，根据核事故等级启动相应的安全预案，进入相应的应急状态，将核事故信息共享给其他模块以做出决策；当接收到应急响应模块传输的信息后，验证撤离路线规划模块是否能根据应急状态等级和放射性物质泄露情况做出相应的决策，判断撤离情况，规划撤离路线；当接收到应急响应模块传输的信息后，验证应急救援方案规划模块能否综合故障位置、故障情况和应急状态等级信息，规划相应的应急抢修、去污洗消、医学救援方案。5.根据权利要求1所述的支持智能决策的工具集的验证与评价方法，其特征在于，所述步骤S3的具体步骤为：S31、利用模糊综合评价法建立核电智能决策工具集系统的评价指标体系；所述评价指标体系包括一级评价指标和二级评价指标；S32、接收验证单元输入的核电智能决策工具集的指标数据，判断指标数据是否进入评价指标体系，确定评价指...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏欣，阎德劲，赖复尧，雷志伟，曾湄，许知建，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第十研究所，
类型：发明
国别省市：