[发明专利]评估追踪系统对要求的集合的符合性的方法和相关装置在审
申请号: | 201910245064.0 | 申请日: | 2019-03-28 |
公开(公告)号: | CN110321521A | 公开(公告)日: | 2019-10-11 |
发明(设计)人: | 克里斯多夫·拉布勒谢;尼古拉斯·奥诺雷;奥利维尔·皮尼亚尔 | 申请(专利权)人: | 泰雷兹公司 |
主分类号: | G06F17/15 | 分类号: | G06F17/15;G06Q10/06 |
代理公司: | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人: | 徐川;姚开丽 |
地址: | 法国*** | 国省代码: | 法国;FR |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 符合性 评估函数 追踪系统 评估 集合 分段 分段线性函数 强制性要求 线性函数 相关装置 建议性 学习 优选 计算机 应用 监督 | ||
1.一种用于评估追踪系统对要求的集合的符合性的方法,至少一个要求是强制性要求并且至少一个要求是建议性要求,所述评估方法通过计算机来执行,所述评估方法至少包括以下步骤:
监督学习对要求的符合性的评估函数,以获得学习的评估函数,所述对要求的符合性的评估函数采用分段线性函数的形式,所述线性函数包括至少三个分段;
将所述学习的评估函数应用于所述追踪系统以获得评估值;以及
使用所述评估值来获得评估所述追踪系统对所述要求的集合的符合性的总得分。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法包括通过以下方式计算每种类型的要求的总得分:聚合所考虑类型的要求中的所有要求的评估函数,评估所述追踪系统对所述要求的集合的符合性的总得分通过聚合各要求类型的总得分来获得。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法进一步包括:
用于监督学习所述评估值的聚合函数的步骤,所述聚合函数对所述追踪系统对所述要求的集合中对应于特定属性的要求的一部分的符合性进行评估;以及使用步骤,所述使用步骤包括:使用所述评估值和学习的聚合函数来获得所述要求的集合中对应于特定属性的要求的每个部分的值,以及使用在所述使用期间获得的值和聚合函数来获得所述总得分。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,在所述监督学习步骤中,每个线性函数是具有五个分段的线性函数。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,要求设置了要遵守的阈值,以下属性中的至少一个被验证:
每个线性函数包括多个阈值,所述阈值中的一个是由所述要求设置的阈值;
每个线性函数包括多个阈值,具有所述评估函数的第二低值的阈值是由所述要求设置的阈值;
每个线性函数包括四个阈值,第一阈值对应于所述评估函数的最大值,第二阈值对应于所述最大值的88%,第三阈值对应于所述最大值的35%,并且第四阈值对应于0;以及
每个线性函数包括四个阈值,所述第一阈值对应于所述评估函数的最大值,所述第二阈值对应于所述最大值的80%,所述第三阈值对应于所述最大值的20%,并且所述第四阈值对应于0。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其中,每个线性函数包括多个阈值,并且要求设置了要遵守的阈值,以下属性中的至少一个被验证:
每个阈值是由所述要求设置的阈值的线性函数;以及
所述阈值中的一个是其他两个阈值的算术平均值。
7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其中,要求的数量大于或等于20。
8.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其中,所述追踪系统提供对来自若干个传感器的早期数据的测量的评估,每个评估函数使用经评估的测量中的至少一个作为输入。
9.根据权利要求8所述的方法,其中,每个经评估的测量都被误差所污染,每个评估函数也将所述误差考虑在内。
10.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,所述线性函数包括至少六个分段。
11.根据权利要求1至5中任一项所述的方法,其中,所述方法进一步包括以下步骤:将某些评估值分组在一起以获得评估所述追踪系统对所述要求的集合中对应于特定属性的要求的一部分的符合性的得分,属性例如是可用性、连续性、完整性、时间性或一致性。
12.一种包括可读信息介质的计算机程序产品,所述可读信息介质上存储有包括程序指令的计算机程序,所述计算机程序能够被加载到数据处理单元上并且适于当该计算机程序在所述数据处理单元上被执行时使得根据权利要求1至5中任一项所述的方法被执行。
13.一种存储有计算机程序的可读信息介质,所述计算机程序包括程序指令,所述计算机程序能够被加载到数据处理单元上并且适于当该计算机程序在所述数据处理单元上被执行时使得根据权利要求1至5中任一项所述的方法被执行。
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