【摘 要】
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现有测试选择问题的解决方案大多基于单目标优化算法与多信号模型,存在指标计算粗糙、解集局限性大等问题。针对这些问题,提出了基于NSGA-3算法与贝叶斯网络模型的测试优化选
【基金项目】
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国家自然科学基金(61903374)资助。
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现有测试选择问题的解决方案大多基于单目标优化算法与多信号模型,存在指标计算粗糙、解集局限性大等问题。针对这些问题,提出了基于NSGA-3算法与贝叶斯网络模型的测试优化选择方法。描述了改进贝叶斯网络模型,阐述了模型建立方法,介绍了模型的学习能力与对不确定信息的处理能力;根据设计需求所确立的约束条件与目标函数,在改进贝叶斯网络模型基础上,利用基于参考点的非支配排序遗传算法(NSGA-3)来计算测试优化选择方案。以导弹机载雷达某组件为对象,选择故障检测率、隔离率为约束条件,虚警率、误诊率、测试成本、测试数量为优
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