【技术实现步骤摘要】
本公开涉及测试和测量系统，并且更特别地涉及采用机器学习的测试和测量系统。
技术介绍
1、从许多不同的供应商接收组件的组织需要确保组件和最终产品通过合规性/安全/验证标准。包括通信链路的产品具有特别高的针对合规性需要，作为示例，光学收发器需要满足这些要求，其中理解的是这仅表示一个示例。
2、当前，数据中心“超大规模用户(hyperscaler)”接收来自各种供应商的收发器。主测试要求文档(mtrd)或标准文档将显示对于收发器而言需要通过的收发器产量和其它特性。超大规模用户将执行附加的成套测试以确保它们准备好用于生产。然而，尽管有所有这些测试，但是超大规模用户仍在努力确定为何在一些情况下已经通过严格测试的收发器在连接到也已经通过标准测试的其它收发器时仍然失败。当超大规模用户关于多个产品族与多个厂商一起工作时，这个问题变得加剧。对于超大规模用户而言针对具有在任何一个时间使用的产品的多个修订版本的2至3个产品族具有4至5个厂商并产品并非是罕见的。
3、当形成坏链路时，它们可能具有严重的后果。链路失效导致互联网停机、劣化的...
【技术保护点】
1.一种测试系统，包括：
2.如权利要求1所述的测试系统，其中所述一个或多个神经网络包括两个神经网络，第一神经网络用于提供通过/失败预测，并且第二神经网络用于提供操作裕量的预测。
3.如权利要求1所述的测试系统，其中引起所述一个或多个处理器访问用于每个所选择的组件的特性参数的代码包括引起所述一个或多个处理器从仓储访问特性参数或访问物理测试结果的代码。
4.如权利要求1所述的测试系统，其中组合包括如下之一：发射器、发射器与信道、接收器与发射器、信道和发射器一起连同接收器、以及发射器和信道和接收器。
5.如权利要求1所述的测...
【技术特征摘要】
1.一种测试系统，包括：
2.如权利要求1所述的测试系统，其中所述一个或多个神经网络包括两个神经网络，第一神经网络用于提供通过/失败预测，并且第二神经网络用于提供操作裕量的预测。
3.如权利要求1所述的测试系统，其中引起所述一个或多个处理器访问用于每个所选择的组件的特性参数的代码包括引起所述一个或多个处理器从仓储访问特性参数或访问物理测试结果的代码。
4.如权利要求1所述的测试系统，其中组合包括如下之一：发射器、发射器与信道、接收器与发射器、信道和发射器一起连同接收器、以及发射器和信道和接收器。
5.如权利要求1所述的测试系统，其中所述一个或多个处理器进一步被配置为提供针对每个组合接收的预测的报告。
6.如权利要求1所述的测试系统，其中所述一个或多个处理器进一步被配置为验证针对如下这些组合的预测：对于这些组合而言预测为组合失败。
7.如权利要求1所述的测试系统，其中所述一个或多个处理器进一步被配置为训练神经网络。
8.如权利要求7所述的测试系统，其中所述一个或多个处理器进一步被配置为通过执行代码来训练所述一个或多个神经网络，该代码引起所述一个或多个处理器：
9.如权利要求8所述的测试系统，其中引起所述一个或多个处理器将滤波器和噪声应用于理想波形的代码引起所述一个或多个处理器针对每个组合：
10.如权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：谈侃，J·J·皮克德，S·J·斯特里克林，
申请(专利权)人：特克特朗尼克公司，
类型：发明
国别省市：
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