自动测试系统测试效率研究

现代工业生产和装备研发中,测试已经成为必不可少的环节,自动测试系统能够自动完成被测试件的各类测试任务,极大的提升了测试效率.但是也应该看到,现阶段自动测试系统的测试效率仍不能很好满足测试的需要,亟需进行理论和实践的创新.     

基于支持向量机的机载吊舱故障诊断优化算法

提升机载吊舱的后勤保障能力,适应吊舱测试中多型号、多故障类型和测试环境动态变化的测试要求,是打赢现代化战争的重要保障。支持向量机（SVM）算法适用于小样本、高维度、非线性分类问题,SVM相关参数是影响算法性能的重要因素。基于K-CV算法和粒子群算法两种改进的SVM模型可以实现SVM参数优化,K-CV算法可以交叉验证优化模型参数,粒子群算法可以对SVM参数进行动态寻优,建立多核SVM吊舱故障诊断模型。两种算法都可以提高吊舱故障诊断模型的准确率,提高模型的学习能力和泛化能力,有效对吊舱的故障进行定量和定位诊断。