[发明专利]基于自适应神经模糊的控制器性能测试方法及系统

说明书

本申请提供的基于自适应神经模糊的控制器性能测试方法及系统，获取全局设备性能检测数据，并基于全局设备运行情况在不同的场景下具有不同运行效果，结合若干个全局设备性能检测数据中设备的运行性能变化确定设备运行结果，进而获得准确的实时设备运行结果。本申请能够根据性能量化指示确定设备的工作情况，从而能够有效地保障设备工作性能，有效地减低成本。

技术领域

本申请涉及数据测试技术领域，具体而言，涉及基于自适应神经模糊的控制器性能测试方法及系统。

背景技术

随着人工智能的不断进步和优化，人工智能涉及的技术领域更加的广泛。在人工智能具体与机器性能测试的过程中，发明人发现，在性能测试过程中，可能存在性能测试不准确的问题。因此，亟需一种及时以改善上述技术问题。

发明内容

为改善相关技术中存在的技术问题，本申请提供了基于自适应神经模糊的控制器性能测试方法及系统。

第一方面，提供一种基于自适应神经模糊的控制器性能测试方法，所述方法至少包括：确定设备运行描述记录，所述设备运行描述记录中包含在事先设置片段描述中逐一获取的若干个设备性能检测数据，所述设备性能检测数据用于表示设备监控空间的设备性能检测表达；确定每个所述设备性能检测数据对应的目标值，所述目标值用于表示所述设备监控空间中的设备运行情况；结合每个所述目标值对应设备性能检测数据在节点中的定位确定性能量化指示，所述性能量化指示用于表示所述设备监控空间中的设备在事先设置片段描述中的性能测试结果；结合所述性能量化指示确定目标设备运行结果，所述目标设备运行结果表征所述设备运行描述记录对应全局设备运行结果。

在一种独立实施的实施例中，所述确定每个所述设备性能检测数据对应的目标值包括：确定每个所述设备性能检测数据对应的热度分析图谱，所述热度分析图谱用于表示所述设备监控空间中设备的设备性能检测表达；结合每个所述热度分析图谱的偏好变量确定对应设备性能检测数据的目标值。

在一种独立实施的实施例中，所述确定每个所述设备性能检测数据对应的热度分析图谱包括：确定每个所述设备性能检测数据中的设备运行描述清单，所述设备运行描述清单为所述设备性能检测数据中设备所在性能描述内容；结合事先设置的性能优化描述对所述设备运行描述清单进行聚类处理，得到热度分析图谱。

在一种独立实施的实施例中，所述结合事先设置的性能优化描述对所述设备运行描述清单进行聚类处理，得到热度分析图谱包括：对所述设备运行描述清单进行至少包括特征提取线程和数据更新线程两种操作的聚类处理，得到热度分析图谱。

在一种独立实施的实施例中，所述结合事先设置的性能优化描述对所述设备运行描述清单进行聚类处理，得到热度分析图谱包括：逐一对所述设备运行描述清单进行多样化清洗、特征提取线程、数据更新线程和数据修正线程，得到热度分析图谱。

在一种独立实施的实施例中，所述结合每个所述目标值对应设备性能检测数据在节点中的定位确定性能量化指示包括；结合每个所述目标值对应设备性能检测数据在节点中的定位解析待定性能描述分布图；结合设备运行结果节点对所述待定性能描述分布图进行清洗，得到性能量化指示，所述设备运行结果节点是结合全局设备运行结果约束条件预测确定。

在一种独立实施的实施例中，所述结合所述性能量化指示确定目标设备运行结果包括：对所述性能量化指示进行优化处理，并确定优化结果中对应最佳的优化结果为目标设备运行结果。

第二方面，提供一种基于自适应神经模糊的控制器性能测试系统，包括互相之间通信的处理器和存储器，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现上述的方法。