软测量技术现状及其发展
软件测试行业发展现状
软件测试行业发展现状
软件测试行业是随着信息技术的快速发展而快速崛起的一个新兴行业。
随着互联网的普及和数字化转型的需求增加，软件测试行业正处于迅速发展的阶段。
以下是软件测试行业发展现状的几个方面：
1. 市场需求增长：随着互联网应用、移动应用和物联网的快速发展，软件产品的需求也在不断增长。
为了保证软件产品的可靠性和质量，企业对软件测试的需求也在不断增加。
2. 技术发展和创新：随着软件开发技术的不断进步，软件测试也在不断演变和创新。
例如，自动化测试工具和机器学习技术的应用可以提高测试效率和准确性。
同时，云计算和大数据技术的发展也为软件测试提供了更多的可能性。
3. 规范和标准化：为了提高软件测试的质量和效率，行业内正在逐渐建立起一套规范化和标准化的体系。
例如，国际软件测试资格认证（ISTQB）和ISO 29119等标准已经得到了广泛的应用。
4. 专业人才需求增加：随着软件测试行业的发展，对于专业的软件测试人才的需求也在不断增加。
从功能测试、性能测试到安全测试，企业需要有专业知识和技能的测试人员来保证软件产品的质量。
5. 国际合作和交流：由于软件测试具有行业通用性，国际间的合作和交流也日益频繁。
例如，各国的软件测试专业组织和协
会之间通过学术会议、论坛和研讨会等方式进行经验和技术的分享。
总的来说，软件测试行业目前正处于快速发展的阶段，面临着巨大的市场机遇和挑战。
随着技术的不断创新和应用，软件测试的方式和方法也在不断进化，为软件产品的质量和可靠性提供了保障。
同时，软件测试行业也需要加强标准化和规范化建设，提高专业人才的培养和引进，以推动行业的健康发展。
软测量技术现状及其发展
软测量技术现状及其发展软测量技术及其发展内容摘要:软测量技术是现代检测中的研究热点。
本文简要介绍了该技术的发展以及基本原理，详细说明了技术组成，阐述了目前软测量建模的机理建模、回归分析、状态估计等主要方法，并对软测量建模方法进行了展望。
关键字：软测量建模发展软测量技术，作为间接测量的一个发展方向，自20世纪80年代中后期作为一个概括性的科学术语被提出以来，研究异常活跃，发展十分迅速，应用日益广泛，几乎渗透到工业领域的各个方面，已成为检测技术的主要研究方向之一。
特别是近年来，国内外对软测量技术进行了大量的研究，著名国际过程控制专家McaVoy教授将软测量技术列为未来控制领域需要研究的几大方向之一，具有广阔的应用前景。
一、软测量技术基本情况软测量技术主要由辅助变量的选择、数据采集和处理、软测量模型及在线校正四个部分组成，理论根源是基于软仪表的推断控制。
推断控制的基本思想是采集过程中比较容易测量的辅助变量，通过构造推断估计器来估计并克服扰动和测量噪声对主导变量的影响。
1 、机理分析与辅助变量的选择首先明确软测量的任务，确定主导变量。
在此基础上深人了解和熟悉软测量对象及有关装臵的工艺流程，通过机理分析可以初步确定影响主导变量的相关变量—辅助变量。
辅助变量的选择包括变量类型、变量数目和检测点位臵的选择。
这三个方面互相关联、互相影响，由过程特性所决定的。
在实际应用中，还受经济条件、维护的难易程度等外部因素制约。
2 、数据采集和处理从理论上讲，过程数据包含了工业对象的大量相关信息，因此，数据采集量多多益善，不仅可以用来建模，还可以检验模型。
实际需要采集的数据是与软测量主导变量对应时间的辅助变量的过程数据。
其次，数据覆盖面在可能条件下应宽一些，以便软测量具有较宽的适用范围。
为了保证软测量精度，数据的正确性和可靠性十分重要。
采集的数据必须进行处理，数据处理包含两个方面，即换算(sealing)和数据误差处理。
数据误差分为随机误差和过失误差两类，前者是随机因素的影响，如操作过程微小的波动或测量信号的噪声等，常用滤波的方法来解决;后者包括仪表的系统误差(如堵塞、校正不准等)以及不完全或不正确的过程模型(受泄漏、热损失等不确定因素影响)。
软测量技术及其应用与发展
软测量技术的未来发展
在学术研究方面，未来软测量技术的研究将更加深入和系统化。研究人员将 通过跨学科的合作与交流，推动软测量技术的发展与创新。例如，将机器学习、 深度学习等先进的人工智能技术与软测量技术相结合，将有助于提高模型的自适 应能力和预测精度。此外，研究人员还将探索软测量技术在新能源、新材料等领 域的应用，为实现可持续发展提供新的解决方案。
软测量技术及其应用与发展
01 引言
目录
02 软测量技术
03 软测量技术的应用
04
软测量技术的未来发 展
05 结论
06 参考内容
引言
引言
随着科学技术的发展，测量技术的进步对各个领域的影响越来越深远。在众 多测量技术中，软测量技术以其非侵入性和灵活性而备受。软测量技术通过数学 模型和计算机模拟等方法，对无法直接测量或者测量难度较大的物理量进行估计 和预测，为工业生产、科学研究等众多领域提供了强有力的支持。
软测量技术
软测量技术
软测量技术的基本原理是利用已知信息，通过数学模型和计算机技术估计和 预测未知量。在软测量技术中，建立软测量模型是核心步骤。该模型利用输入信 号的特征，结合各种算法，估计和预测目标变量的值。软测量模型不仅可以根据 实际需求进行定制，还可以实现实时监测和在线优化。
软测量技术
在建立软测量模型时，需要选择合适的算法进行建模。常见的算法包括神经 网络、支持向量机、回归分析等。这些算法可以根据数据的特征和规律，实现高 精度的测量和估算。同时，借助计算机技术，软测量技术可以实现模型的在线优 化和实时更新，以适应不同环境和条件下的测量需求。
二、基于数据驱动的软测量建模 技术
1、数据采集
1、数据采集
在工业过程中，各种传感器会采集大量的数据，包括温度、压力、流量等。 这些数据需要通过一定的预处理和清洗，去除异常值和噪声，保证数据的准确性 和可靠性。
软件测试的发展现状与前景
软件测试的发展现状与前景一、软件开发中出现错误或缺陷的机会越来越多。
市场对软件质量重要性的认识逐渐增强。
所以，软件测试在软件项目实施过程中的重要性日益突出。
但是，现实情况是，与软件编程比较，软件测试的地位和作用，还没有真正受到重视，对于很多人（甚至是软件项目组的技术人员）还存在对软件测试的认识误区，这进一步影响了软件测试活动开展和真正提高软件测试质量。
（1）误区之一：软件开发完成后进行软件测试人们一般认为，软件项目要经过以下几个阶段：需求分析，概要设计，详细设计，软件编码，软件测试，软件发布。
据此，认为软件测试只是软件编码后的一个过程。
这是不了解软件测试周期的错误认识。
软件测试是一个系列过程活动，包括软件测试需求分析，测试计划设计，测试用例设计，执行测试。
因此，软件测试贯穿于软件项目的整个生命过程。
在软件项目的每一个阶段都要进行不同目的和内容的测试活动，以保证各个阶段的正确性。
软件测试的对象不仅仅是软件代码，还包括软件需求文档和设计文档。
软件开发与软件测试应该是交互进行的，例如，单元编码需要单元测试，模块组合阶段需要集成测试。
如果等到软件编码结束后才进行测试，那么，测试的时间将会很短，测试的覆盖面将很不全面，测试的效果也将大打折扣。
更严重的是如果此时发现了软件需求阶段或概要设计阶段的错误，如果要修复该类错误，将会耗费大量的时间和人力。
（2）误区之二：软件发布后如果发现质量问题，那是软件测试人员的错这种认识很打击软件测试人员的积极性。
软件中的错误可能来自软件项目中的各个过程，软件测试只能确认软件存在错误，不能保证软件没有错误，因为从根本上讲，软件测试不可能发现全部的错误。
从软件开发的角度看，软件的高质量不是软件测试人员测出来的，是靠软件生命周期的各个过程中设计出来的。
出现软件错误，不能简单地归结为某一个人的责任，有些错误的产生可能不是技术原因，可能来自于混乱的项目管理。
应该分析软件项目的各个过程，从过程改进方面寻找产生错误的原因和改进的措施。
软件测试的发展现状
软件测试的发展现状软件测试是在软件开发过程中对软件进行验证和验证的活动。
随着软件开发技术的发展和应用范围的扩大，软件测试也发展成为一门专业领域，并且在整个软件生命周期中起到了至关重要的作用。
当前软件测试的发展现状主要体现在以下几个方面：1. 自动化测试的快速发展：随着计算机技术的不断发展和测试技术的不断创新，越来越多的自动化测试工具和框架被开发出来，使得测试工作可以更加高效和准确地进行。
自动化测试可以通过脚本编写和自动化工具实现，减少人为的错误和重复性工作，从而提高软件质量。
2. 敏捷测试的兴起：敏捷开发模式的推广和应用使得软件开发周期更加短，要求软件测试人员能够快速响应和适应变化，并进行快速、高效的测试工作。
敏捷测试强调团队合作和快速反馈，通过持续集成、持续交付等方法，使软件开发和测试更加灵活和高效。
3. 移动测试的重要性：随着智能手机的普及和移动应用的飞速发展，移动测试成为软件测试领域中的一个重要分支。
移动测试的特点是设备和平台的多样性，需要测试人员具备更强的技术能力和测试方法，以确保移动应用的质量和性能。
4. 安全测试的增加：随着网络技术的快速发展，软件的安全性越来越重要。
黑客和网络攻击日益增多，安全测试成为软件测试领域中的一个重要分支。
安全测试涉及到漏洞扫描、渗透测试、代码审计等方面的工作，以保护软件免受攻击和损失。
5. AI测试的探索：随着人工智能技术的发展，一些测试人员开始尝试将AI技术应用于测试领域，如自动化测试、测试数据生成和缺陷预测等。
AI测试具有快速、智能和高效等特点，可以提高测试的覆盖率和准确性。
总之，当前软件测试领域正处于不断创新和发展的阶段。
随着技术的进步和软件质量的要求不断提高，软件测试人员需要不断学习和更新自己的知识和技能，以适应新的测试需求和挑战。
软件测试的发展也为软件开发和应用的安全性和稳定性提供了重要保障。
我国软件测试技术研究现状及对策分析
我国软件测试技术研究现状及对策分析摘要軟件测试技术应用研究本质在于提高软件测试准确性，解决软件开发管理缺陷，确保软件测试数据的真实可信。
现阶段我国的软件测试技术应用主体状况良好，在技术应用细节及技术研发管理方面仍需努力。
对此本文将针对我国软件测试技术研究现状及问题，提出部分软件测试研究技术管理方案，进而为后续阶段软件测试技术高效化及全面化应用提供理论参考内容。
关键词软件测试；技术；研究；现状；对策1 软件测试技术应用现状现阶段我国的软件测试技术应用种类繁多，涉及测试内容涵盖软件测试的各个方面，基础性测试工作的开展总体上符合软件测试及应用需求，对于软件测试技术应用也逐步趋于完善。
但在细节化控制及软件测试规范方面，仍存一定的实际性问题。
综合现有的软件测试情况，软件测试应用结构主要范围三个方面，首先是企业方面，其次是人员方面，第三是技术规范方面，其中人员方面在软件测试应用中起到主导作用，是现阶段软件测试应用现状改善的核心关键。
1.1 软件测试企业现状企业对于软件测试技术应用商业化较为严重，相关的软件测试项目未能考虑软件使用适应性及兼容性问题，仅将软件检测做出体系化商品进行业务销售，相关企业制定的软件测试管理标准也并不统一，从而形成软件测试市场杂乱不堪的景象，对于软件测试工作的规范化管理产生不良影响。
1.2 软件测试人员现状在软件测试人员方面，我国现有的软件测试人才储备数量相对较高，远超欧美等发达国家，但在人才技术应用专业性方面，却存在一定的差距，部分企业在软件测试人员的培训方面投入相对较低，未能充分的发挥软件测试的多岗协调优势，继而使软件测试人员对于相关专业技能的掌握出现偏差，难以按照严格的软件测试标准执行软件测试管理方案。
1.3 软件测试管理现状软件测试管理的目的在于提高软件测试规范性，降低软件测试误差，确保软件测试数据结构的真实性。
软件测试管理涉及内容较多，企业对于软件测试管理工作实际重视程度不高，使软件测试管理工作进行始终无法达到规范化管理标准，进而造成软件测试结构误差严重，对软件的实际应用影响颇深[1]。
软件测试技术现状与发展趋势研究
软件测试技术现状与发展趋势研究随着软件技术的不断发展，软件测试也在不断壮大和发展。
软件测试作为产品质量保证的重要环节，对软件的质量水平有着至关重要的影响。
随着对软件质量的要求越来越高，测试技术也在不断提高和更新。
本文将介绍测试技术现状和未来发展趋势，并提出一些有意义的建议。
一、测试技术现状1.自动化测试技术自动化测试技术已经成为软件测试的主流技术之一，其优点在于可以规范化测试流程、提高测试效率，并能够降低测试成本。
目前，自动化测试技术已经有了相对成熟的框架和工具，涵盖了功能测试、性能测试、安全测试等多个领域。
在自动化测试技术中，Selenium、Appium、JMeter等开源软件得到了广泛应用。
2.敏捷测试技术随着敏捷开发理念的不断普及，敏捷测试技术也得到了广泛应用。
敏捷测试的特点在于灵活、快速、反馈及时，能够适应快速迭代的开发模式。
敏捷测试技术包括测试驱动开发（TDD）、行为驱动开发（BDD）等新兴技术和流程规范。
3.云测试技术随着云计算技术的普及，云测试技术也得到了广泛应用。
云测试技术能够充分利用云平台的高可用性、高性能和弹性等特点，提高测试效率和可靠性。
云测试技术包括基于云平台的测试环境、测试自动化和测试数据管理等方面。
4.移动测试技术随着移动互联网的普及，移动测试技术也成为测试领域的一个重要方向。
移动软件的特点在于其复杂度高、测试困难度大。
移动测试技术包括功能测试、性能测试、兼容性测试和安全测试等。
移动测试技术中常用的框架和工具包括Calabash、Robotium、Monkey等。
二、测试技术发展趋势1.智能化测试技术智能化测试技术是测试技术未来的重要发展方向。
智能化测试技术包括机器学习、人工智能等多种技术，可以对测试过程进行自动化、优化和智能化处理，能够大大提高测试效率和测试精度。
2.跨平台测试技术跨平台测试技术是测试技术未来的一个重要方向。
随着移动互联网和物联网的普及，设备种类和操作系统的多样性也越来越多。
软件测试技术的现状与未来发展
软件测试技术的现状与未来发展随着信息技术的快速发展，软件应用程序已经成为众多企业、科研机构和个人必不可少的工具。
而软件测试技术作为一门主要保障软件质量的技术，也在软件行业中扮演着越来越重要的角色。
本文将从软件测试技术的现状和未来发展两个方面来探讨软件测试技术所面临的带来的挑战和机遇。
一、软件测试技术的现状1、现有测试技术的不足软件测试是指通过一系列的测试手段确认软件的功能、性能等各方面指标符合需求、高效、可靠等质量标准的一项过程。
目前软件测试中广泛应用的技术有黑盒测试、白盒测试、灰盒测试等。
但是，现有的测试技术存在一定的局限性和不足：（1）覆盖面不够全面。
目前的软件测试手段主要依赖于人工测试，无法完全覆盖所有用户场景和异常情况。
（2）测试数据不够丰富。
测试数据是一个成功测试的重要因素。
而现有测试手段中，测试数据的覆盖率和数据实效性有限。
（3）不足以适应快速迭代。
随着软件的快速迭代，手动测试已经不能满足需求，因此很多企业已经开始向自动化测试转型。
但是，自动化测试所需的技术水平比手动测试要高，测试脚本编写不易。
2、新兴技术的应用为了解决现有测试技术存在的问题，越来越多的新兴技术被引入到软件测试中，带来了新的机遇：（1）AI技术的应用。
AI技术的应用可以帮助测试工程师更准确、快速的分析测试结果。
此外，基于AI技术的自动化测试也能在更短的时间内进行更全面的功能测试。
（2）云测试的应用。
云测试是指通过云计算技术实现分布式测试，使测试人员能够远程管理测试环境和测试结果，更加有效地协作测试，提高测试的效率。
3、安全测试的重要性随着互联网的不断发展，网络安全已经成为一个全球性的重要问题。
对于软件测试来说，安全测试已经成为不可缺少的一部分。
安全测试的核心是全面检测软件的安全漏洞，并对其进行修复。
随着黑客攻击技术的不断升级，安全测试也愈发重要。
二、软件测试技术的未来发展1、自动化测试的发展随着软件测试技术的发展，自动化测试已经成为现代软件测试的发展趋势。
软件测试技术的发展与应用前景
软件测试技术的发展与应用前景近年来，软件测试已成为软件开发过程中不可或缺的一部分，随着技术的不断进步和应用的扩大，软件测试也在不断发展和完善。
本文将从软件测试技术的历史发展、当前应用现状和未来前景三个方面进行探讨。
历史发展软件测试的历史可以追溯到计算机的发明之初，但由于计算机技术相对落后，当时的测试主要是通过手工检查代码是否存在错误，效率低下且漏洞多。
随着计算机技术的不断进步和应用的扩大，软件测试也开始向自动化和规范化方向发展，随之，涌现了许多软件测试技术。
例如基于规则的测试、基于模型的测试、基于数据的测试、结构化测试等等。
当前应用现状当前，软件测试已经成为软件开发过程中不可或缺的一环，随着企业的越来越重视软件质量，人们对软件测试的要求也越来越高。
目前广泛采用的测试方法有黑盒测试和白盒测试。
黑盒测试即不考虑代码结构和实现细节的测试方法，主要包括功能测试、性能测试、压力测试等等；白盒测试即考虑代码结构和实现细节的测试方法，主要包括覆盖率分析、缺陷碰撞、静态代码分析等等。
在实际测试中，人们往往采用黑盒测试和白盒测试相结合的方式，以尽可能全面地测试软件的质量。
未来发展前景随着信息化的不断深入和人们对软件质量要求的不断提高，软件测试技术将会迎来更广阔的发展空间。
一方面，测试人员需要不断学习新的测试技术和工具，以适应快速发展的软件业务需求；另一方面，测试技术的领域也将会变得越来越广阔，如性能测试、安全测试、数据测试等等，测试方法也会越来越多样化和细化。
总的来说，软件测试的未来前景将会更加广阔，测试人员也会越来越受到企业的重视和认可。
结语软件测试技术的发展，是与整个软件技术、互联网技术前景密不可分的，因此也呼唤我们更多地去关注和探究。
正如英国哲学家罗素所说，“发现新的东西，不是因为你有好的眼力，而是因为你了解得越多，看得更深入”。
有了更多的了解，才能够让我们更好地应用软件测试技术，让我们的软件开发更加智能、高效、可靠。
软件测试发展现状
软件测试发展现状随着互联网的快速发展和信息技术的普及应用，软件测试也迎来了快速发展的机遇和挑战。
下面将从技术、方法和工具三个方面，综合分析软件测试发展的现状。
技术方面，软件测试的发展呈现出以下几个重要趋势：1. 自动化测试技术的广泛应用：随着软件规模的不断增长和测试需求的不断增加，传统的手工测试已经不能满足快速、高效和准确的测试需求。
自动化测试技术的应用可以大大提高测试效率和覆盖范围。
2. 测试环境的云化：云计算和虚拟化技术的快速发展，提供了更加灵活和高效的测试环境。
测试人员可以通过云端的虚拟环境快速搭建和部署测试环境，大大加快了测试流程和开发周期。
3. AI技术在测试中的应用：人工智能技术的发展为软件测试提供了更多可能性。
例如，通过机器学习算法可以预测软件中的潜在问题，提高测试的覆盖范围和效果。
方法方面，软件测试的发展也呈现出以下几个重要趋势：1. 敏捷测试方法的应用：敏捷开发方法的快速流行，使得软件测试必须紧跟开发的节奏。
敏捷测试方法的应用可以更快地适应需求变更，快速验证功能的正确性。
2. 静态测试技术的重视：传统的静态测试方法，如代码走查和代码静态分析，在软件测试中得到了更多的重视。
通过静态测试技术，可以在代码编写阶段及时发现和修复潜在的问题，减少后续测试阶段的重复工作和周期。
3. 测试驱动开发(TDD)的应用：TDD是一种测试驱动开发的方法，将测试用例的编写和程序的开发过程结合起来。
通过TDD方法，可以更早地发现和解决问题，降低后续测试的风险和工作量。
工具方面，软件测试工具的发展为测试人员提供了更多选择和支持：1. 自动化测试工具的丰富：目前市场上已经有许多针对不同测试需求的自动化测试工具，如Selenium、Appium等。
这些工具可以帮助测试人员快速编写和执行测试用例，提高测试的自动化程度。
2. 性能测试工具的完善：随着互联网应用的快速发展，性能测试也变得越来越重要。
市场上已经有许多成熟的性能测试工具，如LoadRunner、JMeter等，可以帮助测试人员评估系统的性能和承载能力。
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软测量技术及其发展
内容摘要:软测量技术是现代检测中的研究热点。
本文简要介绍了该技术的发展以及基本原理，详细说明了技术组成，阐述了目前软测量建模的机理建模、回归分析、状态估计等主要方法，并对软测量建模方法进行了展望。
关键字：软测量建模发展
软测量技术，作为间接测量的一个发展方向，自20世纪80年代中后期作为一个概括性的科学术语被提出以来，研究异常活跃，发展十分迅速，应用日益广泛，几乎渗透到工业领域的各个方面，已成为检测技术的主要研究方向之一。
特别是近年来，国内外对软测量技术进行了大量的研究，著名国际过程控制专家McaVoy教授将软测量技术列为未来控制领域需要研究的几大方向之一，具有广阔的应用前景。
一、软测量技术基本情况
软测量技术主要由辅助变量的选择、数据采集和处理、软测量模型及在线校正四个部分组成，理论根源是基于软仪表的推断控制。
推断控制的基本思想是采集过程中比较容易测量的辅助变量，通过构造推断估计器来估计并克服扰动和测量噪声对主导变量的影响。
1 、机理分析与辅助变量的选择
首先明确软测量的任务，确定主导变量。
在此基础上深人了解和熟悉软测量对象及有关装臵的工艺流程，通过机理分析可以初步确定影响主导变量的相关变量—辅助变量。
辅助变量的选择包括变量类型、变量数目和检测点位臵的选择。
这三个方面互相关联、互相影响，
由过程特性所决定的。
在实际应用中，还受经济条件、维护的难易程度等外部因素制约。
2 、数据采集和处理
从理论上讲，过程数据包含了工业对象的大量相关信息，因此，数据采集量多多益善，不仅可以用来建模，还可以检验模型。
实际需要采集的数据是与软测量主导变量对应时间的辅助变量的过程数据。
其次，数据覆盖面在可能条件下应宽一些，以便软测量具有较宽的适用范围。
为了保证软测量精度，数据的正确性和可靠性十分重要。
采集的数据必须进行处理，数据处理包含两个方面，即换算(sealing)和数据误差处理。
数据误差分为随机误差和过失误差两类，前者是随机因素的影响，如操作过程微小的波动或测量信号的噪声等，常用滤波的方法来解决;后者包括仪表的系统误差(如堵塞、校
正不准等)以及不完全或不正确的过程模型(受泄漏、热损失等不确定因素影响)。
过失误差出现的几率较小，但它的存在会严重恶化数据的品质，可能会导致软测量甚至整个过程优化的失效。
因此，及时侦破、剔除和校正这类数据是误差处理的首要任务。
3、软测最模型的建立
软测量模型是软测量技术的核心。
建立的方法有机理建模、经验建模以及两者相结合的建模。
机理建模。
从机理出发，也就是从过程内在的物理和化学规律出发，通过物料平衡与能量平衡和动量平衡建立数学模型。
对于简单过程可以采用解析法，而对于复杂过程，特别是需要考虑输人变量大范围变化的场合，采用仿真方法。
典型化工过程的仿真程序已编制成各种现成软件包。
优点是可以充分利用已知的过程知识，从事物的本质
上认识外部特征;有较大的适用范围，操作条件变化可以类推。
但它亦有弱点，对于某些复杂的过程难于建模，必须通过输人/输出数据验证。
经验建模。
通过实测或依据积累操作数据，用数学回归方法、神经网络方法等得到经验模型来进行测试，理论上有很多实验设计方法，如常用的正交设计等。
有一种办法是吸取调优操作经验，即逐步向更好的操作点移动，这样可一举两得，既扩大了测试范围，又改进了工艺操作。
测试中另一个问题是稳态是否真正建立，否则会带来较大误差。
还有数据采样与产品质量分析必须同步进行。
最后是模型检验，检验分为自身检验与交叉检验。
我们建议和提倡交叉检验。
经验建模的优点与弱点与机理建模正好相反，特别是现场测试，实施中有一定难处。
机理建模与经验建模相结合。
把机理建模与经验建模结合起来，可兼容两者之长，补各自之短。
机理与经验相结合建模是一个较实用的方法，目前被广泛采用。
4、软测量模型的在线校正
由于软测量对象的时变性、非线性以及模型的不完整性等因素，必须考虑模型的在线校正，才能适应新工况。
软测量模型的在线校正可表示为模型结构和模型参数的优化过程，具体方法有自适应法、增量法和多时标法。
对模型结构的修正往往需要大量的样本数据和较长的计算时间，难以在线进行。
为解决模型结构修正耗时长和在线校正的矛盾，提出了短期学习和长期学习的校正方法。
短期学习由于算法简单、学习速度快而便于实时应用。
长期学习是当软测量仪表在线运行一段时间积。