【摘 要】
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在核工业数字化转型的浪潮中,构建基于人工智能和机器学习的高质量软件正成为学术界和行业中非常热门的研究课题。由于核技术领域的特殊性,对于软件质量和安全性有着极高的要求,这为人工智能相关技术开发的软件系统带来了质量验证和安全保障的强烈需求。本文着重研究了人工智能软件的测试和质量验证工作,从不同的角度分析人工智能软件的新特性和需求,介绍了目前人工智能软件的测试分类以及不同的测试方法。更进一步,针对人工智
【机 构】
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中国核动力研究设计院核反应堆系统设计技术重点实验室
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在核工业数字化转型的浪潮中,构建基于人工智能和机器学习的高质量软件正成为学术界和行业中非常热门的研究课题。由于核技术领域的特殊性,对于软件质量和安全性有着极高的要求,这为人工智能相关技术开发的软件系统带来了质量验证和安全保障的强烈需求。本文着重研究了人工智能软件的测试和质量验证工作,从不同的角度分析人工智能软件的新特性和需求,介绍了目前人工智能软件的测试分类以及不同的测试方法。更进一步,针对人工智能软件的测试和质量验证,提出了一种蜕变测试的方法和思路,并提供了蜕变测试质量评估和标准分析的思路。最后,还对基于人工智能的关键设备寿命识别系统进行了研究,以表明所提出的质量验证方法的可行性和有效性。
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