基于小样本的作战系统失效预测模型研究及应用

发布时间：2021-04-11 23:29

　　作战系统属软硬件结合系统,现有文献中对作战系统失效预测的研究多集中在硬件或设备失效方面,而在软件失效方面研究较少,因此在一定程度上制约了作战系统的整体性能。基于此种考虑,以潜艇作战系统为例,使用基于度量元的软件缺陷预测方法,进而通过集成方法、迁移学习方法解决作战系统的小样本问题,提出基于小样本的作战系统失效预测模型。针对潜艇作战系统中多个操作系统的性能差异,使用考虑专家权威性的打分法为各操作系统的稳定性进行评分,提出面向操作系统稳定性的度量元选择方法;针对网络通信在以一体化网络为中心的潜艇作战系统领域的重要作用,使用Logistic函数对含有通信方式与通信失效概率关系的实验数据进行曲线拟合,从中确定通信方式与通信失效概率的函数关系,提出面向通信稳定性的度量元选择方法。实验结果表明,操作系统稳定性度量元与通信稳定性度量元均有效提高了预测效果。针对潜艇作战系统样本量小、可靠性要求高的特点,提出基于Boosting的代价敏感系统失效预测模型。该模型在现有集成K-NN的软件失效预测模型基础上,考虑了漏报与误报代价敏感的问题;对于其属性选择方式中存在的误删除问题,使用逐一删除子集的方式予以解决,... 

【文章来源】：南京航空航天大学江苏省 211工程院校

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

“S”型曲线原型图

图 3.2 不同数据包大小的 DDS 通信失效概率散点图 3.2 可知，两种不同传输频率下失效概率与传输数据包大小的散点图均表现。令传输频率为 1 次/秒的通信失效概率以1,1f ( x )表示。选取数值对 (3 14 57.132) ， (6 81 574, 0.687) ， (9 01 775, 0.995) 代入公式 2.4 ，可近似求得 005，由线性回归和非线性回归的性质可知，在进行曲线拟合时，初值设 合 理 的 ， 因 此 可 设 定2 依 次 取 1 0 0 0 , 5 0 0 0 , 1 0 0 0 0 , 1 5 0， 0 0, 1 / 5 0 0 0 , 1 / 5 0 0 0 0， , 1将 / 设5 0定 0 的0 0 02 3 , 的 25 组参数分别用于拟合rModel 类的 fit 方法，可求得2 3 7561.3, 1.4458e 5。拟合后的 Logist示。此时2 的检验p值（ p value 0）小于 0.05，3 的检验 值（ ，可知回归方程式 3-5 是显著的。1,11( )1 7561.3exp(( 1.4458 5) ) f xe x， 输频率为 2 次/秒的通信失效概率以1,2f ( x )表示。选取数值对 ( 220 20.556) ， (3 87 973, 0.874) ， (6 92 060, 0.996) 代入公式 2.4 ，可近似求得 003，采用类似设定 1 次/秒时回归参数的方法，因此可将 依次取1

南京航空航天大学硕士学位论文1,21( )1 6799.2exp(( 2.6454 5) ) f xe x， 频率为 1 次/秒的通信失效概率与频率为 2 次/秒的通信失效概率的 Logistic 函参数区别较小，而后者的3 参数是前者的二倍，由此可见：当传输频率呈倍数2 基本保持不变，而3 参数以倍数形式增加。将拟合后的 S 曲线绘制在散点图示如图 3.3 所示。


本文编号：3132154