申请/专利权人：江西省交通工程集团有限公司;江西萍绕高速公路管理有限责任公司

申请日：2024-01-25

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN117633722B

主分类号：G06F18/27

分类号：G06F18/27;G06F18/2411;G06F18/2415;G06N20/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2024.03.19#实质审查的生效;2024.03.01#公开

摘要：本发明涉及自动化测试技术领域，具体为一种基于智能检测机器人的检测控制方法及系统，包括以下步骤：基于智能检测机器人数据，采用线性回归算法，分析数据趋势，运用偏差分析方法，将数据与标准值进行实时比对，识别和量化数据偏差，并通过自适应滤波器，对数据进行校准和调整，减少噪声和消除误差，生成校准数据。本发明中，通过应用线性回归和偏差分析提高了数据分析精准度，使趋势判断更准确，支持向量机模型训练增强模式识别，提升校准效率，神经网络算法在实时校准中快速适应环境变化，确保数据准确，贝叶斯网络和图论算法增强异常预测和测试流程优化，提高检测可靠性，数据融合技术与机器学习结合，优化测试策略，确保结果精准适应。

主权项：1.一种基于智能检测机器人的检测控制方法，其特征在于，包括以下步骤：基于智能检测机器人数据，采用线性回归算法，分析数据趋势，运用偏差分析方法，将数据与标准值进行实时比对，识别和量化数据偏差，并通过自适应滤波器，对数据进行校准和调整，减少噪声和消除误差，生成校准数据；基于所述校准数据，运用支持向量机算法，训练支持向量机模型，识别和学习历史测试数据，校准结果中的模式和关联性，优化数据校准过程的准确性和效率，生成优化校准模型；基于所述优化校准模型，结合实时监测的温度、湿度变化，应用神经网络算法，进行实时校准策略调整，生成环境适应性校准数据；基于所述环境适应性校准数据，通过贝叶斯网络模型，进行异常状态的预测和识别，生成异常状态预测结果；基于所述异常状态预测结果，应用图论中最短路径算法，构建测试流程的图模型，识别和分析测试环节之间的依赖关系，并计算测试路径，生成优化测试流程；基于所述优化测试流程，采用决策树算法，分析样品特性和实时数据，自动调整测试参数，并选择测试方法，生成自适应测试结果；基于所述自适应测试结果，结合材料科学和物理学数据，运用数据融合技术，进行数据集成和特征提取，并通过机器学习算法，进行测试策略优化，优化测试精准性和适应性，生成综合优化测试结果；所述校准数据包括温度、压力、湿度的校准值，所述优化校准模型具体指一个基于支持向量机学习的模型，所述环境适应性校准数据包括对温度变化、湿度变化因素的响应数据，所述异常状态预测结果包括故障点、异常指标、发生概率，所述优化测试流程包括测试步骤的顺序、依赖关系、测试环节的优化路径，所述自适应测试结果包括测试参数的调整结果、测试方法效果，所述综合优化测试结果包括数据融合分析结果、测试策略优化方案、测试效率提升方案；基于所述异常状态预测结果，应用图论中最短路径算法，构建测试流程的图模型，识别和分析测试环节之间的依赖关系，并计算测试路径，生成优化测试流程的步骤具体为：基于所述异常状态预测结果，运用图论分析和Dijkstra算法，构建测试流程的图模型，确定测试环节作为节点，测试间的关系作为边，分析节点间的连接性，生成测试流程图模型；基于所述测试流程图模型，应用Bellman-Ford算法，识别测试环节之间的依赖关系，计算多节点间的路径，优化测试流程的结构，生成测试路径分析结果；基于所述测试路径分析结果，应用六西格玛方法，对测试流程进行优化，通过DMAIC框架，识别和削减流程中的冗余测试步骤，生成强化测试流程；基于所述强化测试流程，运用系统动态学方法，进行流程构建，通过模拟测试流程的动态行为和相互作用，分析测试效率和覆盖率，平衡资源分配和时间管理，生成优化测试流程；基于所述自适应测试结果，结合材料科学和物理学数据，运用数据融合技术，进行数据集成和特征提取，并通过机器学习算法，进行测试策略优化，优化测试精准性和适应性，生成综合优化测试结果的步骤具体为：基于所述自适应测试结果，结合材料科学和物理学数据，运用主成分分析，进行材料科学和物理学数据的集成，生成数据融合结果；基于所述数据融合结果，采用K均值聚类分析，识别数据中的群组和模式，应用Apriori关联规则挖掘算法，分析多群组间的关系和相互依赖性，进行数据集成和特征提取，捕捉信息和特征，生成特征提取结果；基于所述特征提取结果，运用支持向量机算法，对测试策略进行优化分析，分析特征数据与测试结果之间的关系，优化测试策略，生成测试策略优化分析结果；基于所述测试策略优化分析结果，采用多准则决策分析方法，对测试策略进行评估，通过分析成本效益、风险评估、效率和可靠性，对测试方案进行权衡和优化，生成综合优化测试结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江西省交通工程集团有限公司;江西萍绕高速公路管理有限责任公司 基于智能检测机器人的检测控制方法及系统

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