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测试不可靠条件下基于量子进化算法的测试优化选择被引量：15: 1; 作者雷华军秦开宇《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期2464-2472,共9页; 测试优化选择是复杂电子系统测试性设计中的一个重要问题.首先从测试容差的角度分析了测试发生漏检和虚警的原因,在此基础上建立了测试不可靠条件下一种新的测试选择模型,模型以测试代价、漏检代价和虚警代价之和最小为优化目标,以故障... 展开更多; 关键词测试性设计测试优化选择不可靠测试量子进化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于NSGA-3与改进贝叶斯网络模型的测试优化选择方法被引量：7: 2; 作者韩露史贤俊翟禹尧《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期414-422,共9页; 现有测试选择问题的解决方案大多基于单目标优化算法与多信号模型,存在指标计算粗糙、解集局限性大等问题。针对这些问题,提出了基于NSGA-3算法与贝叶斯网络模型的测试优化选择方法。描述了改进贝叶斯网络模型,阐述了模型建立方法,介绍... 展开更多; 关键词测试优化选择贝叶斯网络模型多目标 NSGA-3 故障检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

不可靠测试条件下基于NSGA-Ⅱ的多目标测试优化选择被引量：10: 3; 作者翟禹尧史贤俊 +1 位作者杨帅秦玉峰《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期792-801,共10页; 针对测试不可靠因素严重影响测试优化选择结果以及现有方法不能很好解决多目标测试优化选择等问题,提出基于第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的多目标测试优化选择的方法。首先,描述了测试不可靠条件下多目标优化选择问题的数学模型;... 展开更多; 关键词测试优化选择测试性设计多目标测试不可靠测试第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于E占优NSGA-2的测试优化选择方法被引量：4: 4; 作者韩露史贤俊 +1 位作者秦玉峰林云《兵工自动化》 2021年第9期22-26,53,共6页; 为解决测试不可靠条件下的测试选择问题,对测试不可靠条件下的测试优化选择问题进行研究。将该问题还原为多目标问题来分析,以虚警率、测试数量、测试成本为目标,以故障检测率、隔离率为约束条件建立了问题的数学模型。以贝叶斯网络测... 展开更多; 关键词测试优化选择测试性设计多目标不可靠测试 E占优 NSGA-2; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于MOPSO-NSGA2算法的测试优化选择方法被引量：2: 5; 作者韩露史贤俊 +1 位作者龙玉峰翟禹尧《电光与控制》 CSCD 北大核心 2021年第9期89-93,共5页; 测试优化选择是测试性设计至关重要的一个步骤,主要针对测试不可靠条件下的测试优化选择问题进行了研究。首先将该问题还原为多目标问题来分析,在此基础上以测试数量、测试成本、虚警率为目标,故障检测率、隔离率为约束条件建立了问题... 展开更多; 关键词测试性设计测试优化选择 MOPSO算法 NSGA-2算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于故障可诊断性定量评价的测试优化选择被引量：2: 6; 作者赵力史贤俊秦玉峰《电光与控制》 CSCD 北大核心 2023年第8期107-114,共8页; 目前,对于测试优化选择问题的研究大多局限于故障是否可以被诊断的定性研究,没有进一步考虑故障诊断的难度。针对以上问题,提出了一种基于故障可诊断性定量评价的测试优化选择方法。首先,基于推土机距离(EMD)对故障可诊断性进行定量评价... 展开更多; 关键词故障可诊断性推土机距离(EMD) 测试优化选择二进制金枪鱼群优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

不可靠测试条件下基于多目标粒子群的测试优化选择方法被引量：1: 7; 作者林云韩露《兵工自动化》 2021年第5期68-72,共5页; 针对测试条件下多目标优化的问题,提出一种在不可靠测试条件下的测试优化选择方法。通过对测试优化选择过程进行分析,建立多目标优化的数学模型,利用最大似然估计法得到故障测试样本参数信息,采用E占优多目标粒子群算法选取最优解,并通... 展开更多; 关键词测试优化选择多目标不可靠测试 E占优粒子群算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

离散萤火虫算法的复杂装备测试点优化选择被引量：9: 8; 作者王鹤淇王伟国 +3 位作者郭立红刘廷霞姜润强于洪君《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1357-1367,共11页; 测试点优化选择是复杂装备测试性设计的重要环节,本文提出一种用于解决测试点优化选择问题的离散萤火虫算法(DFA)。首先建立了测试点优化选择问题的数学模型,接着对传统的萤火虫算法(FA)进行了离散化改进,给出了离散化萤火虫算法的实施... 展开更多; 关键词可测试性设计测试点优化选择萤火虫算法元启发式搜索; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名测试不可靠条件下基于量子进化算法的测试优化选择被引量：15: 1; 作者雷华军秦开宇; 机构西南科技大学信息工程学院电子科技大学航空航天学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期2464-2472,共9页; 基金西南科技大学博士基金(No.15zx7155); 文摘测试优化选择是复杂电子系统测试性设计中的一个重要问题.首先从测试容差的角度分析了测试发生漏检和虚警的原因,在此基础上建立了测试不可靠条件下一种新的测试选择模型,模型以测试代价、漏检代价和虚警代价之和最小为优化目标,以故障检测率和故障隔离率为约束条件;然后提出一种改进的量子进化算法对模型求解,该算法通过改进一种已有可靠测试选择算法而成,包括种群初始化、适应度计算和种群的进化策略.最后通过两个仿真实例验证了求解算法及模型的有效性和优越性.; 关键词测试性设计测试优化选择不可靠测试量子进化算法; Keywords design for testability test selection imperfect tests quantum-inspired evolutionary algorithm; 分类号 TP206 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于NSGA-3与改进贝叶斯网络模型的测试优化选择方法被引量：7: 2; 作者韩露史贤俊翟禹尧; 机构海军航空大学岸防兵学院; 出处《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期414-422,共9页; 基金国家自然科学基金(61903374)资助。; 文摘现有测试选择问题的解决方案大多基于单目标优化算法与多信号模型,存在指标计算粗糙、解集局限性大等问题。针对这些问题,提出了基于NSGA-3算法与贝叶斯网络模型的测试优化选择方法。描述了改进贝叶斯网络模型,阐述了模型建立方法,介绍了模型的学习能力与对不确定信息的处理能力;根据设计需求所确立的约束条件与目标函数,在改进贝叶斯网络模型基础上,利用基于参考点的非支配排序遗传算法(NSGA-3)来计算测试优化选择方案。以导弹机载雷达某组件为对象,选择故障检测率、隔离率为约束条件,虚警率、误诊率、测试成本、测试数量为优化目标,应用所提方法进行测试优化选择。经验证,所提方法可以有效解决有约束、多目标的测试选择问题,对测试性设计具有指导意义。; 关键词测试优化选择贝叶斯网络模型多目标 NSGA-3 故障检测; Keywords test optimization selection Bayesian network model multi-objective NSGA-3 fault detectio; 分类号 TP206 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名不可靠测试条件下基于NSGA-Ⅱ的多目标测试优化选择被引量：10: 3; 作者翟禹尧史贤俊杨帅秦玉峰; 机构海军航空大学岸防兵学院中国人民解放军; 出处《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期792-801,共10页; 基金国家自然科学基金(61903374)。; 文摘针对测试不可靠因素严重影响测试优化选择结果以及现有方法不能很好解决多目标测试优化选择等问题,提出基于第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的多目标测试优化选择的方法。首先,描述了测试不可靠条件下多目标优化选择问题的数学模型;其次,在该数学模型下,将系统给出的故障检测率和隔离率作为约束条件,将测试代价、漏检率和虚警率作为优化目标,建立了多目标优化问题;然后,提出带有精英保留策略的NSGA-Ⅱ对多目标问题进行优化选择,利用NSGA-Ⅱ能够得到一组Pareto最优解,可根据实际需求选择最优的测试组合;最后,针对某装备进行实例分析,得到3组最优解,可以满足不同需求下的最优选择,验证了所提数学模型与多目标优化算法的可行性与有效性。; 关键词测试优化选择测试性设计多目标测试不可靠测试第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ); Keywords test optimization selection testability design multi-objective test unreliable test NSGA-Ⅱ; 分类号 TP206 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于E占优NSGA-2的测试优化选择方法被引量：4: 4; 作者韩露史贤俊秦玉峰林云; 机构海军航空大学; 出处《兵工自动化》 2021年第9期22-26,53,共6页; 基金国家自然科学基金青年科学基金项目(61903374)。; 文摘为解决测试不可靠条件下的测试选择问题,对测试不可靠条件下的测试优化选择问题进行研究。将该问题还原为多目标问题来分析,以虚警率、测试数量、测试成本为目标,以故障检测率、隔离率为约束条件建立了问题的数学模型。以贝叶斯网络测试性模型为基础,利用提出的E占优NSGA-2算法求解该问题。利用该方法对某装备开展测试优化选择设计,并与NSGA-2算法、HBPSOGA算法进行对比,验证了该方法的有效性与实用性。; 关键词测试优化选择测试性设计多目标不可靠测试 E占优 NSGA-2; Keywords test optimization selection testability design multi object unreliable testing E-dominant NSGA-2; 分类号 TP206 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MOPSO-NSGA2算法的测试优化选择方法被引量：2: 5; 作者韩露史贤俊龙玉峰翟禹尧; 机构海军航空大学; 出处《电光与控制》 CSCD 北大核心 2021年第9期89-93,共5页; 文摘测试优化选择是测试性设计至关重要的一个步骤,主要针对测试不可靠条件下的测试优化选择问题进行了研究。首先将该问题还原为多目标问题来分析,在此基础上以测试数量、测试成本、虚警率为目标,故障检测率、隔离率为约束条件建立了问题的数学模型;然后以贝叶斯网络测试性模型为基础,利用提出的MOPSO-NSGA2算法求解该问题;最后利用所提算法对某导弹机载无线电高度表开展测试优化选择设计,并与MOPSO算法、NSGA-2算法进行对比,验证了方法的有效性与实用性。; 关键词测试性设计测试优化选择 MOPSO算法 NSGA-2算法; Keywords testability design test optimization selection MOPSO algorithm NSGA-2 algorithm; 分类号 TP206 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于故障可诊断性定量评价的测试优化选择被引量：2: 6; 作者赵力史贤俊秦玉峰; 机构海军航空大学岸防兵学院; 出处《电光与控制》 CSCD 北大核心 2023年第8期107-114,共8页; 文摘目前,对于测试优化选择问题的研究大多局限于故障是否可以被诊断的定性研究,没有进一步考虑故障诊断的难度。针对以上问题,提出了一种基于故障可诊断性定量评价的测试优化选择方法。首先,基于推土机距离(EMD)对故障可诊断性进行定量评价;然后,以评价结果为依据,综合考虑测试的数量、可靠性和成本等因素,构建多目标测试优化选择问题,并提出了二进制金枪鱼群优化算法来求解满足测试性指标和故障可诊断性水平的最优测试集合;最后,以某装备的开关电源为实验案例,验证了所提方法的有效性。仿真结果表明:所提方法能够实现以提高系统故障可诊断性为目标的测试优化选择,从根本上提高系统的故障诊断能力。; 关键词故障可诊断性推土机距离(EMD) 测试优化选择二进制金枪鱼群优化算法; Keywords fault diagnosability Earth Mover s Distance(EMD) test optimization selection binary tuna swarm optimization algorithm; 分类号 TP206 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名不可靠测试条件下基于多目标粒子群的测试优化选择方法被引量：1: 7; 作者林云韩露; 机构海军航空大学岸防兵学院; 出处《兵工自动化》 2021年第5期68-72,共5页; 文摘针对测试条件下多目标优化的问题,提出一种在不可靠测试条件下的测试优化选择方法。通过对测试优化选择过程进行分析,建立多目标优化的数学模型,利用最大似然估计法得到故障测试样本参数信息,采用E占优多目标粒子群算法选取最优解,并通过某导弹雷达组件实例验证了算法的有效性与可用性。结果表明:该方案可在兼顾所有因素的同时,着重关注漏检率因素。; 关键词测试优化选择多目标不可靠测试 E占优粒子群算法; Keywords test optimization selection multi-objective unreliable test E-dominance particle swarm optimization; 分类号 TP206 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名离散萤火虫算法的复杂装备测试点优化选择被引量：9: 8; 作者王鹤淇王伟国郭立红刘廷霞姜润强于洪君; 机构中国科学院长春光学精密机械与物理研究所; 出处《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1357-1367,共11页; 基金国家重点实验室研究基金资助项目(No.SKLLIM0902-01); 文摘测试点优化选择是复杂装备测试性设计的重要环节,本文提出一种用于解决测试点优化选择问题的离散萤火虫算法(DFA)。首先建立了测试点优化选择问题的数学模型,接着对传统的萤火虫算法(FA)进行了离散化改进,给出了离散化萤火虫算法的实施步骤,并分析了不同的吸引度函数和二值化函数(sigmoid和tanh函数)对算法结果的影响。最后针对5个不同规模的实际系统验证了离散萤火虫算法的有效性,并与粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)等传统的元启发式搜索算法的计算性能进行了比较分析。结果显示:在满足系统要求的故障检测率和故障隔离率的前提下,利用本文提出的离散萤火虫算法得到的5个系统测试代价最优值分别比PSO算法和GA算法平均降低了10.1%和14.6%。实验结果表明:离散萤火虫算法能快速收敛到更高质量的全局最优解,避免过早收敛而陷入局部最优值,对于解决大型复杂装备的测试点优化选择问题具有很好的应用前景。; 关键词可测试性设计测试点优化选择萤火虫算法元启发式搜索; Keywords testability design pptimization selection of test point firefly algorithm metaheuristic algorithms; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构] TP26 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	测试不可靠条件下基于量子进化算法的测试优化选择	雷华军秦开宇	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	15	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于NSGA-3与改进贝叶斯网络模型的测试优化选择方法	韩露史贤俊翟禹尧	《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	不可靠测试条件下基于NSGA-Ⅱ的多目标测试优化选择	翟禹尧史贤俊杨帅秦玉峰	《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	10	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于E占优NSGA-2的测试优化选择方法	韩露史贤俊秦玉峰林云	《兵工自动化》	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于MOPSO-NSGA2算法的测试优化选择方法	韩露史贤俊龙玉峰翟禹尧	《电光与控制》 CSCD 北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于故障可诊断性定量评价的测试优化选择	赵力史贤俊秦玉峰	《电光与控制》 CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	不可靠测试条件下基于多目标粒子群的测试优化选择方法	林云韩露	《兵工自动化》	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料
8	离散萤火虫算法的复杂装备测试点优化选择	王鹤淇王伟国郭立红刘廷霞姜润强于洪君	《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	9	在线阅读下载PDF 职称材料