資料介紹
針對目前已有數據判讀方法在有效載荷地面集成測試中不適應測試環境變化、實時判讀不連續、錯誤率高的問題,提出一種基于多Agent框架的實時自適應判讀(MARAD)方法。首先,依據“感知一決策一執行”的設計理念,構建四個具有獨立任務又互相協同工作的智能Agent,以適應測試環境的改變;其次,采用面向活動建模的方式,以C語言集成產生式系統( CLIPS)作為推理機,取消判讀規則對測試序列的依賴,保證判讀過程的連續性;最后,在判讀規則中引入容錯機制,在不改變正確性的前提下減少誤判和漏判。測試驗證結果表明,在判讀數據相同的條件下,MARAD方法的實時判讀結果與已有的狀態模型方法的三次事后判讀的均值結果相比,參數漏判率均為0%,但活動誤判率降低10. 54個百分點;與人工判讀相比,參數漏判率降低5.97個百分點,活動誤判率降低3.02個百分點,且無需人員參與判讀。所提方法能夠有效提高判讀系統的自適應測試環境能力、實時判讀的持續性和正確性。
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