[发明专利]不完美排错SRGM决策方法、系统、介质、设备及应用

权利要求书

1.一种不完美排错SRGM决策方法，其特征在于，所述不完美排错SRGM决策方法包括：

对实际测试过程与SRGM的研究本质一致性进行分析，建立分类视角下的SRGM归类集合；

从矩阵分析的角度形式化描述SRGM评价与选择问题，获得加权标准化决策矩阵；

基于模型评价的指标，提出考虑成本受限下基于距离的可靠性模型最优化模型，建立基于明考斯基距离的双最优化排序方法，对模型的性能进行综合评价，给出SRGMs间的性能偏序关系；

在四个实际计算机应用系统测试过程中记录与公开发表的失效数据集上进行实验，验证和阐释模型性能之间的排序，并进行参数敏感性分析，为模型决策提供定量化的参考；

所述双最优化排序方法，用来度量不同模型间的差异，如下式所示：

其中，D(N_m,N_n)表示N_m和N_n两个节点间的k重度量距离；N_p和N_q分别表示正向最优节点和负向最差节点，分别由评测标准中最优值和最差值的k维数据构成，即N_p＝(x_1p,x_2p,...,x_kp)，N_q＝(x_1q,x_2q,...,x_kq)，其中x_ip＝max{x_ij|1≤j≤k},1≤i≤K,x_iq＝min{x_ij|1≤j≤k},1≤i≤K；D(N_i,N_p)越小则表示节点N_i距离正向最优节点N_p越近，评测模型性能的指标趋向较好；D(N_i,N_q)越大则表示节点N_i距离负向最差节点N_p越远，评测模型性能的指标趋向较差；

所述D(N_i,N_p)和D(N_i,N_q)均采用明考斯基距离公式计算：

其中，C(t)、D(N_i,N_p)和D(N_i,N_q)均包含t时刻累积检测的故障数量表达式m(t)，m(t)是可靠性模型研究的关键；

所述不完美排错SRGM决策方法在应用中，首先要遴选所作假设与工程测试实际较为接近的模型作为初步预选的n个SRGMs来构成预选集合，在现有的部分数据集上进行n个模型的拟合与预测，获得基础评测数据，进而基于MMIMMD进行模型的排序，并最终进行选择。

2.如权利要求1所述的不完美排错SRGM决策方法，其特征在于，所述SRGM评价问题形式化描述，包括：设有K个SRGM模型，构成一个集合M,M＝{M_i|1≤i≤K}＝{M₁,M₂,...,M_K}，其中每个模型M_i由拟合与预测两大类指标构成；

定义：评测指标：模型M_i有N个拟合指标F_i＝{f_ij|1≤j≤N},1≤i≤K，L个预测指标Q_i＝{q_ik|1≤k≤L},1≤i≤K，这些评测指标由K个模型在指定失效数据集上进行参数拟合后进行计算得到；

K个SRGM模型的拟合标准值和预测标准值构成的评测决策矩阵D如下：

其中，D是包含N+L个属性、K个方案的决策矩阵，且需要对决策矩阵D中的元素进行标准化处理。