信息流模型在电子设备最优测试分析中的应用
流式报告分析
引言在当今信息时代，流式报告分析已经成为了一种重要的数据分析方法。
通过对大量数据进行实时监测和分析，流式报告分析可以帮助我们快速发现数据中的趋势和模式，以便做出更加明智的决策。
本文将从流式报告分析的定义、应用场景和优势等方面进行分析和讨论。
流式报告分析的定义流式报告分析是指对不断产生的流式数据进行实时监测和分析的过程。
与传统的批处理数据分析不同，流式报告分析可以在数据生成的同时进行实时处理和反馈，以帮助我们更好地理解数据中的动态变化。
流式报告分析的应用场景流式报告分析在许多领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：1.金融领域：流式报告分析可以帮助银行和金融机构实时监测交易数据，以便及时发现异常交易和欺诈行为。
2.电商领域：对于电商平台来说，流式报告分析可以帮助他们在用户浏览产品页面的同时，实时推送相关的促销信息，以提高用户购买转化率。
3.物联网领域：随着物联网设备的普及，大量的传感器数据需要进行实时监测和分析。
流式报告分析可以帮助我们更好地理解传感器数据中的模式和趋势，以便进行智能控制和预测。
流式报告分析的优势与传统的批处理数据分析相比，流式报告分析具有以下几个优势：1.实时性：流式报告分析可以在数据生成的同时进行处理和反馈，使得我们可以更快地发现数据中的变化和趋势。
2.实时决策：通过实时监测和分析数据，流式报告分析可以帮助我们做出更加准确和及时的决策，以适应快速变化的市场环境。
3.资源效率：由于流式报告分析是在数据生成的同时进行处理，可以避免对大量数据进行存储和批处理分析的资源浪费。
4.预测能力：通过对流式数据中的模式和趋势进行分析，流式报告分析可以帮助我们进行更准确的预测，以便做出更加明智的决策。
流式报告分析的挑战尽管流式报告分析具有许多优势，但也存在一些挑战需要克服：1.数据量大：由于流式数据是实时生成的，数据量往往非常庞大，对于数据存储和处理能力提出了更高的要求。
2.数据质量：流式数据的质量往往比较低，包含大量的噪声和异常值，需要进行有效的数据清洗和预处理。
CCDF分析技术在通信电子中的应用
CCDF分析技术在通信电子中的应用通信电子是现代社会中最重要的行业之一，是推动人类社会进步和发展的重要标志和工具。
随着科技的发展，通信电子产品的功能和性能也在不断地提升，而其中最为重要的一点就是数据的传输和处理。
为了有效地处理大量的数据，CCDF分析技术在通信电子中发挥了至关重要的作用。
一、CCDF分析技术的基本介绍CCDF分析技术指的是组织和分析数据的一种方法，其全称是Complementary Cumulative Distribution Function，即互补累积分布函数。
简单来说，CCDF分析技术是一种数学方法，主要用于统计分析数字信号的功率幅度分布情况，并用图形表示出来。
具体地说，CCDF分析技术通过计算不同功率幅度所占比例来得出该数字信号的功率幅度分布情况，并采用柱状图等方式来展示这些数据。
二、CCDF分析技术在通信电子中的应用1.无线通讯在无线通讯领域中，CCDF分析技术可以用来分析无线电传输功率的特点。
在无线电传输中，大多数无线电信号都是非常小的，只有极少数信号会非常大。
这种信号的不均匀分布特点使得CCDF分析技术成为无线通讯中一种非常重要的分析手段。
通过对数据进行分析，可以得出无线电传输功率分布的各种参数，帮助工程师更好地设计和优化无线电传输系统。
2.计算机网络在计算机网络中，CCDF分析技术可以用来分析网络流量的稳定性。
在网络中，数据包的传输速度是非常不稳定的，大多数数据包传输速度都非常快，但是也会出现少数数据包传输速度非常慢的情况。
这种不稳定的网络流量分布会对网络的运行产生重大影响。
通过使用CCDF分析技术，可以得到网络流量的特征参数，比如最大值、平均值等，以便工程师更好地监测和优化网络的性能和稳定性。
3.数字信号处理在数字信号处理领域中，CCDF分析技术可以用来分析数字信号的幅度分布特性。
数码信号在传播过程中会受到各种不同的干扰，这些干扰会导致信号的幅度产生非常大的浮动，这对数字信号的信噪比和误码率都会产生影响。
一种电子系统测试性模型的研究
目前 进行测 试 性评 估 与 分 析 主要 有 两 种 方法 ： 一 种是基 于经验 的工 程 加权 方 法 ， Ｇ Ｂ ５ ７中给 出 的 如 Ｊ２４
等复杂系统的维护性、 可靠性和可用性有很大影响。在对测试性建模理论进行研究的基础上 ， 借鉴 多信
号流 图模型 和 ｅ ｐｅｓ 息 模 型 ， 出 了一种 适 合 电子 系统 的 测 试 性模 型— — Ｅ ＴＭ（ ｌ ｔ ｔ ｙｔ Ｘ ｒｓ 信 提 Ｓ Ｉ ｅｅ ｒ ｉ ｓｓ ｍ ｃ ｏｃ ｅ
ｓｓ ｍ —Ｅ ＴＭ（ ｌ ｔ ｔ ｙｔ ｓ ｂｌｙｉｆｒ ａｉ ｄ １ ｓｐｏ ｏｅ ， ｈｃ ｓｃｍ ａ ｂｅｗｔ Ｄ ｙｔ ｓ Ｓ Ｉ ｅ ｃ ｏ ｃｓｓ ｍ ｔ ｔ ｉｔ ｎｏｍ ｔ ｎｍｏｅ）ｉ ｒｐ ｓｄ ｗ ｉ ｉ ｏ ｐ ｔ ｌ ｉ Ｅ Ａ ｅ ｅ ｒｉ ｅ ｅ ａ ｉ ｏ ｈ ｉ ｈ
加权平 均法 ； 另外 一 种 是 基 于模 型 的分 析 方法 。基 于
模 型 。上个 世 纪 ８ 代 ， ｌａ ．ｉｐｏ 、ｏｎＷ． ０年 Ｗｉｉ Ｒ Ｓｍ ｓｎＪｈ ｌｍ Ｓ ｅｐｒ ｈｐａｄ等人 提出 了信息 流模 型 （Ｆ ｉｆｒａｉ ｏ ＩＭ， ｏｍ ｔｎｆｗ ｎ ｏｌ
ｍｏｅ） 随后 ， ． Ｐ ｔｐ ｔ Ｓｍｎｔ ｅ 人 提 出 ｄ１。 Ｋ Ｒ． ａ ｉａ 、 ｏ ａ Ｄ ｂ等 ｔ ｉ ｈ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔｅ ｔｂ ｌｔ ｓａ ｍｐ ｒａ ｔｄ ｓｇ ｅ ｔ ｒ ｆｓ ｓｅ ｎ ｑ ｉ ｍｅ ｔ ｗｈ ｃ ａ ｉ ｔ ｔｓｔ ｅ ｔｓ ｎ ｉ ｓ ｒ ｃ ： ｓａ ｉｉｙ ｉ ｎ ｉ ｏｔ ｎ ｅ ｉｎ ｆ ａｕ ｅｏ ｙ ｔ ｍｓ ａ ｄ ｅ ｕ ｐ ｎ ， ｉｈ ｆｃ ｌ ａｅ ｈ ｅ ｔａ ｄ ｄ — ｉ
大数据分析技术在电子信息工程中的应用
大数据分析技术在电子信息工程中的应用随着科技的不断发展，电子信息工程已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
在这个快速变化的领域中，大数据分析技术的应用变得越来越重要。
本文将探讨大数据分析技术在电子信息工程中的应用，并分析其对行业的影响。
首先，大数据分析技术在电子信息工程中的一个重要应用是故障诊断和预测。
在电子设备中，故障是常见的问题，它会导致设备的损坏和停机时间的增加。
通过收集和分析设备的大量数据，可以识别潜在的故障模式，并提前采取措施来预防故障的发生。
例如，通过分析电子设备的温度、电压和电流等参数，可以检测到设备可能出现的故障，并提前进行维修或更换。
这种故障预测和诊断的能力极大地提高了设备的可靠性和稳定性，减少了维修成本和停机时间。
其次，大数据分析技术在电子信息工程中的另一个重要应用是产品质量控制。
在电子制造过程中，产品的质量是至关重要的。
通过收集和分析生产过程中的大量数据，可以发现潜在的质量问题，并及时采取措施进行改进。
例如，通过分析电子元件的生产过程中的温度、湿度和振动等参数，可以发现可能导致产品质量问题的因素，并采取相应的措施来解决这些问题。
这种质量控制的能力可以提高产品的一致性和可靠性，增强品牌形象，提高客户满意度。
此外，大数据分析技术还可以应用于电子信息工程中的市场分析和预测。
在竞争激烈的市场环境中，了解消费者需求和市场趋势是至关重要的。
通过收集和分析消费者行为数据、市场调研数据和竞争对手数据等，可以获取有关市场需求和趋势的深入洞察，并根据这些洞察来制定营销策略和产品开发计划。
例如，通过分析消费者的购买偏好和行为模式，可以预测未来的市场需求，并相应地调整产品组合和定价策略。
这种市场分析和预测的能力可以帮助企业在竞争激烈的市场中保持竞争优势，实现可持续发展。
最后，大数据分析技术在电子信息工程中的应用还包括供应链管理和智能制造。
在电子制造业中，供应链管理的效率和准确性对于产品的交付和成本控制至关重要。
测试自动化的未来AI技术在测试领域的应用
测试自动化的未来AI技术在测试领域的应用在当今数字化时代，软件在各行各业中扮演着重要的角色。
为了保证软件的质量和稳定性，测试工作变得尤为关键。
然而，传统的手动测试需要大量的人力和时间，效率低下，而且容易出现人为错误。
随着人工智能（AI）技术的发展，测试自动化迎来了新的机遇。
本文将探讨AI技术在测试领域的应用，并展望测试自动化的未来。
一、AI技术在测试领域的应用1.1 自动化测试AI技术可以实现自动化测试，取代传统的手动测试。
AI能够分析和理解测试需求，编写和执行测试用例。
通过深度学习和模式识别，AI可以自动寻找潜在的缺陷和错误，并进行智能化的修复。
这种自动化测试不仅能够提高测试效率，还能够降低测试成本和人力资源的投入。
1.2 缺陷预测AI技术可以基于历史数据和预测模型，对软件进行缺陷预测。
通过深度学习算法，AI能够分析软件的代码和测试记录，找出潜在的缺陷点，并提前采取措施进行修复。
这种缺陷预测可以帮助开发者在软件发布前发现和解决问题，有效提高软件的质量和稳定性。
1.3 智能化测试报告AI技术可以生成智能化的测试报告，提供直观、准确的测试结果和数据分析。
AI能够对大量的测试数据进行整理和分析，帮助测试人员快速找出问题所在，并进行优化和改进。
智能化的测试报告不仅可以提高测试效率，还可以为测试决策提供科学依据。
二、测试自动化的未来2.1 AI与自动化测试的结合未来测试自动化将更加紧密地结合AI技术。
AI能够自动学习和适应环境变化，能够根据测试需求自动生成测试用例，并智能地执行测试任务。
AI还可以根据测试结果进行自我修正和优化，提高测试的准确性和可靠性。
这种结合将极大地提高测试的效率，减少测试师的工作量，真正实现测试的自动化。
2.2 AI技术与测试人员的协同尽管AI在测试自动化中的应用不断发展，但测试人员的作用仍然不可忽视。
未来，AI技术将与测试人员形成有机的协同关系。
AI能够通过数据分析和算法优化提供测试人员决策支持，而测试人员则能够根据经验和专业知识对AI进行指导和修正。
基于电力行业nlp大模型的设备运检知识助手示范应用
基于电力行业nlp大模型的设备运检知识助手示范应用
设备运检知识助手是一个基于NLP大模型的智能助手，旨在帮助电力行业工程师或运维人员快速获取设备运检知识、解决问题和提供指导。
以下是一些示范应用：
1. 自动问答：用户可以向设备运检知识助手提出问题，如“如何进行变压器巡检？”、“如何处理断路器的故障？”等。
智能助手会通过自然语言处理和信息检索技术，从大量的运检知识库中找到相关信息，并及时回答用户的问题。
2. 问题解析和定位：用户可以向设备运检知识助手描述一个设备或系统的故障现象，如“我遇到了一个变频器输出功率波动的问题，是什么原因？”。
智能助手会分析用户提供的信息，并利用机器学习和专家经验库，快速定位可能的故障原因，并给出相应的处理建议。
3. 指导和优化：用户可以向设备运检知识助手咨询设备运维的最佳实践，如“如何优化发电机组的维护计划？”、“如何改进变电站的巡检流程？”等。
智能助手会结合电力行业的最佳实践和领域专家的经验，给出针对具体情况的指导建议，帮助用户提升设备运维效率和质量。
4. 故障诊断与预测：智能助手可以通过分析设备的运行数据，识别潜在的故障模式，并提供预测性维护的建议。
例如，“根据发电机的振动和温度数据，预测何时需要更换轴承”，“结合断路器的使用记录，预测何时需要进行绝缘测试”。
这可以帮助用户及时采取措施，避免设备故障引发的损失和停机时间。
总之，设备运检知识助手利用NLP大模型的语义理解、信息检索以及机器学习等技术，为电力行业的工程师和运维人员提供准确、实时的设备运检知识、问题解答和指导服务，帮助他们更好地进行设备运维和故障处理。
电子商务平台的信息流分析
电子商务平台的信息流分析随着互联网技术的飞速发展和普及应用，新兴的电子商务平台已经成为人们购物的重要选项。
这些平台以其便捷快速、价格优惠、服务多样、资讯充分等特点，吸引了大量的消费者。
然而，这些优势并不是无偿获得的，电子商务平台需要花费大量的时间和资金来维护信息流的畅通，包括数据获取、处理、存储等一系列操作。
在这里，我们将从信息流的角度来分析电子商务平台的发展。
一、数据获取作为电子商务平台的核心，数据获取的重要性不言而喻。
一方面，作为消费者，我们需要获取最新、最全、最准确的商品信息；另一方面，作为商家，平台需要不断地从各个渠道获取比较全面和权威的市场数据，以便更好地了解消费者需求，调整经营策略。
从数据获取的角度来看，电子商务平台必须依赖一些可靠的渠道。
这些渠道包括：产品生产企业、批发商、零售商、社交媒体、搜索引擎等。
同时，平台也需要不断地完善自己的信息库和运营体系，以便随时储备最新的信息，并做好后续的分析和利用。
二、信息加工与处理数据获取只是第一步，在把这些海量的数据怎么利用变现上平台也是需要倾注大量的时间和资金来努力的。
了解客户购物习惯，服务体验，产品品质研究等任何商业机会的识别都需要对数据进行及时地处理和分析。
电子商务平台需要依靠后台软件系统来进行数据的加工和处理。
这些系统覆盖了从市场调研、商品搜索、分类排名、推荐等各个环节。
这些软件系统通过算法计算商品需求、库存等数据，为商家提供市场运营建议、推行调整。
三、数据存储一旦数据经过加工和处理，他们就需要存储和维护了。
在电子商务平台上，数据存储涵盖了用户信息、交易信息、商品信息、评论信息等重要数据。
这些数据体量巨大，且对平台的整体运营影响极大。
如何高效地存储，并保障数据的安全性也是电子商务平台需要面对的难题之一。
针对这点平台采用了更加科技的云计算和分布式存储技术，既可以实现跨地域的数据同步和备份，又可以避免由于单点故障而导致的数据丢失。
四、信息流的应用信息流的核心在于对商业模式的创新和应用。
人工智能在电子测试领域的应用分析
人工智能在电子测试领域的应用分析发布时间：2022-04-11T06:51:24.355Z 来源：《中国科技信息》2022年1月上作者：李博[导读] 人工智能技术的应用，能够为信息处理提供便利，从而根据信息数据进行预测处理，确保人工智能对事物理解的基础上，做出正确的指令操作。
当前人工智能发展在电子测试领域的应用程度越来越深，加强对二者的研究，能提升电子测试的技术和系统革新，推动电子测试在多个领域的发展。
广电计量检测（西安）有限公司陕西省西安市高新区新型工业园造字台路9号李博 710119摘要：人工智能技术的应用，能够为信息处理提供便利，从而根据信息数据进行预测处理，确保人工智能对事物理解的基础上，做出正确的指令操作。
当前人工智能发展在电子测试领域的应用程度越来越深，加强对二者的研究，能提升电子测试的技术和系统革新，推动电子测试在多个领域的发展。
鉴于此，本文就人工智能在电子测试领域的应用展开探讨，以期为相关工作起到参考作用。
关键词：人工智能；电子检测；应用 1.人工智能技术人工智能技术的研发和应用，有效节省了人力损耗，但是对高端技术人才的需求也越来越多，计算机技术的发展速度较快，相关专业人员必须不断学习和完善自身的知识体系，才能更好地满足人工智能发展的需求。
人工智能技术是在信息技术、网络技术等发展带动下发展起来的，人工智能也逐渐从传统的统计方法、专家知识库，逐渐发展成为浅层的神经网络支持向量机等，在多年的发展中，还出现了卷积神经网络、循环神经网络等系统，这些系统的出现，代表技术的革新和发展，人工智能技术发展程度加深，同时，计算机视觉功能、语音语言识别功能、人工建模等领域中的应用增强，在发展中能实现自主操控和人机合作，还能实现不同领域的跨界融合发展，同时当前大数据技术、云计算、计算机等技术的深入发展，信息处理的能力越来越强，更是推动了相关技术的融合和应用[1]。
此外，硬件设备包括芯片、存储设备等也在不断革新发展，给人工智能的发展提供了条件，促进了大数据技术的革新。
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算、 非对称 测试 和 模 糊 推理 等 问题 。 因而 ， 息 流 信
模 型的应用更 加广 泛 ， 别是对 大 型复杂 系统 进行 特 测试性 分析 具有 更 加 广 阔 的前 景 。本 文 以某 型搜 潜 电子设 备为 例 ， 探讨 了如何 应用 该模 型 对 系统 测
测试 集没有发现故 障的情 况 ， 为无故障结论 。 称 ｊ
ｓｓ ｈ ｕ ｌ ｉ ｇ ｍｅｈ ｄ ｏ ｎ ｏ ｍａ ｉｎ ｆ ｗ ｄ ｌ ｓ ｉ ｔｏ ｕ ｅ ，ａ ｄ ｉ ｓ ｒ ｅ ｅ ｔ ｉ ｏ ｅｇ ｖｏ ｉｓ ａ ｈ ｘ ｍ ｐ ｅ ｉ ，ｔ ｅ ｂ ｉ ｎ ｔ ｏ ｆｉ ｆ ｒ ｔ ｌ ｍｏ ｅ ｗａ ｎ ｒ ｄ ｃ ｄ ｎ ｔ ｅ ｖ ｓ ａ ｃ ｒ ａｎ ｆ ｒ ｉ ｎ ａ ｉｎ ｃ ｓ ｔ ｅ ｅ ａ ｌ ， ｄ ｏ ｏ
中 图分 类 号
Ａｐ ｌｃ ｔｏ ｆＩ ｏ ｍ ａ ｉｎ Ｆｌ ｗ ｏ ｅ ｎ ｔ ｅ Ｍ ｏ ｔＯｐｔｍ ｉ ｅ ｐ ｉａ ｉｎ ｏ ｎｆ ｒ ｔｏ ｏ Ｍ ｄ ｌｉ ｈ ｓ ｉ ｚｄ
Ｔｅ ｔＡｎａ ｙ ｉ ａ ｎｓ ｉ ｎｉ ｓ ｓ ｌ ｓ ｓ Ａｇ ｉ ｔＡｖ ｏ ｃ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔｈ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｆｏ ｍｏ ｅ ｓｏ ｅ ｏ ｈ ｓ ｐ ｒａ ｔｍｅ ｈ ｄ Ｏ ａ ａ ｙ ｅ ｓ ｓ ｅ ｔ ｓａ ｉ ｔ ．Ｉ ｈ ｈ — ｓ ｒｃ ｅ ｉｆ ｒ ｔ ｌ ｗ ｄ ｌｉ ｎ ｆｔ ｅ ｍｏ ｔ ｉ ｏ ｔ ｎ ｔ ｏ ｓ ｔ ｎ ｌ ｓ ｙ ｔｍ ｅ ｔ ｂ ｌ ｙ ｎ ｔ ｅ ｔ ｅ ｏ ｍ ｉ
２４０） ６ ０ １ （ 军航空工程学院 海 烟台
摘
要
信息流模型是对系统进行 测试性分析的重要方法之一 ， 介绍 了信息 流模 型的建模方法 ， 以国外某 型搜潜 电 并
信 息 流 模 型 ； 试 性 ； 优 测 试 测 最
Ｔ ２ Ｐ９
子 设 备 为 例 ， 细 探 讨 了 如何 应 用 该 模 型 对 系 统 测试 进 行 最 优 化 选 择 ， 信 息 流 模 型 的 研 究有 着重 要 的现 实 意 义 。 详 对 关键词
Ｋ ｙ Ｗ ｏ ｄ ｉ ｆ ｒ ｔ ｎ ｆ ｗ ｄ ｌ ｅ ｔ ｂ ｌ ｙ，ｍｏ ｔｏ ｔ ｚ ｄ ｔ ｓ ｅ ｒ ｓ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｌ ｍｏ ｅ ，ｔ ｓａ ｉ ｔ ｏ ｏ ｉ ｓ ｐ ｉ ｅ ｅ ｔ ｍｉ
Ｃｌ ｓ Ｎｕ ｂｅｒ Ｔ Ｐ２９ ａｓ ｍ
１ 引言
Ｓｏ ｎｇ Ｚｈｅｎ Ｄ ｉ ｏｎ ｅｎ Ｌｉ ｈ ｙｕ ｎｇ Ｙ ｇｐ ｇ ｕＺ ｅ
（ ｖ ｌ ｒ ｎ ｕ ｉ ｌ ｎ ｔ ｏ ａ ｔｃ ｌＵｎ ｖ ｒ ｉｙ Ｎａ ａ Ａｅ ｏ ａ ｔ ａ ｄ Ａｓ ｒ ｎ ｕ ｉ ｉｅ ｓ ｔ ，Ｙａ ｔ ｉ ２ ４ ０ ） ｃ ａ ａ ｎ ａ ６ ０ １
系统建模 是 对 系统 进 行 测试 性 分 析 的 基 本方 法之一 。 目前 ， 在系统 建模 方面 主要 有关联 模 型 和
结论 。测试指任何 可以用 来确定 系统运行 状态 的信 息 源 ， 障隔离结论指系统 内可 能的故 障源 。此外 ， 故
模 型还包括 另外三个特别 的基本要 素 ： 可测 输入 、 不
＊
收 稿 日期 ：０ ０年 ５月 ３日， 回 日期 ：０ ０年 ６月 ２日 ２１ 修 ２１
作 者 简 介 ： 振 宇 ， ， 教授 ， 士生 导 师 ， 究 方 向 ： 子 装 备 综 合 自动 检 测 等 。丁 勇 鹏 ， ， 士 研 究 生 ， 究 方 宋 男 副 硕 研 电 男 硕 研 向： 电子 测 试 及 综 合 保 障 等 。刘 晶 ， ， 士研 究 生 ， 究 方 向 ： 子装 备测 试 等 。 男 硕 研 电
ｄ ｔ ｉ ｄ ｙ ｄ ｓ ｕ ｓ ｓ ｈ ｗ ｏ ａ ｐ ｙ ｔ ｉ ｍｏ ｅ ｔ ｈ ｙ ｔ ｍ ｅ ｔ ａ ａ ｙ ｉ． Ｔｈ ｓ ｔ ｅ ｉ ａ ｍｐ ｒ ａ ｔ ｒ ａ ａ ｉ ｇ ｔ ｈ ｅ ａｌ ｌ ｉｃ ｓ ｅ ｏ ｔ ｐ ｌ ｈ ｓ ｅ ｄ ｌ Ｏ ｔ ｅ ｓ ｓ ｅ ｔ ｓ ｎ ｌ ｓｓ ｉ ｈ ｓｓ ｈ ｓ ｉ ｏ ｔ ｎ ｅ ｌｍｅ ｎ ｎ Ｏ ｔ ｅ ｒ ａ ｅ ｒ ｈ ｏ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｆ ｗ ｄ １ ｅ ｓ ａ ｃ ｆｉ ｆ ｒ ｔ ｌ ｏ ｏ ｍｏ ｅ ．
模 型要素 之 间 的推 理 关 系包 括 测 试 与测 试 之
间以及测试 与结 论 之 间 的 推理 关 系 。 由于测 试 与
诊 断中 的分 析是一 种 面向失效 型 的分 析 ， 因此我 们
需要 知道每 个测试 的失效 原 因 ， 即模 型 中哪些 测 试 和结论 的失效 会导 致该测试 失 效 。对 测 试 ， 如果 测 试 和结论 ｒ 的失效 会导致 测试 ｔ 的失效 ， ｔ 即 。
可测输入和无 故障结论 。可测输 入是 一个 可以使用 测试来验证 其正 确 与否 的外 部激 励 ， 果一 个输 入 如
无法验证其 是 否正 确 ， 叫做 不 可测输 入 。对应 于 就
信息流模 型 ， 种模 型的不 同之处 在 于信息 流模 型 两
在关联模 型 的基 础上进 一步考 虑 了多 失效 、 分组 运
试进行最 优化选 择 ， 对信息 流模 型 的研究 有着 重 这
要 的现 实意 义。
２ 信 息 流模 型 的建 立
２ １ 模 型基本 要素及 其推理 关 系 ．
或 ｆ ￡， 我们 称 ｆ 观察 ｔ ｆ 或者称 ｆ 和 Ｃ 人 和 ， 。 流
信息流模型有 两 个基 本要 素 ： 测试 和 故 障隔 离
总第 １５ ９ 期
舰 船 电 子 工 程
Ｓ ｉ ｅ ｔｏ ｉ Ｅｎ ｉ ｅ ｒ ｇ ｈ ｐ Ｅｌｃ Ｎｏ ９ ｌ３ ．
ｌ２ ７
２１ ０ ０年第 ９ 期
信 息 流 模 型 在 电 子 设 备 最 优 测 试 分 析 中 的应 用
宋振字 丁 勇鹏 刘 酷