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申请/专利权人：北京仿真中心

摘要：本发明公开了一种基于抽象精化的逆向推演学习方法、装置和存储介质，可有效利用历史仿真输出数据，经过推演学习，生成合适的仿真输入参数区间，实现迭代周期短，优化效率高，自动化程度高，用户使用门槛低。所述方法，包括：首先对满足效能评估指标要求的历史仿真输出数据进行自组织增量聚类学习，生成类簇总集合；接着对各类簇集合对应的仿真输入参数向量总集合进行抽象，生成抽象的仿真输入参数区间；然后基于反例对仿真输入参数区间进行精化处理，对参数区间进一步划分，生成合适的仿真输入参数区间。

主权项：1.一种基于抽象精化的逆向推演学习方法，其特征在于，包括：基于效能评估指标计算模型，根据仿真输出数据确定每个仿真输出数据的效能评估结果；基于全部仿真数据的效能评估结果，根据满足效能评估指标要求的仿真输出数据确定第一仿真输出数据总集合和第一仿真输入参数总集合；针对第一仿真输出数据总集合进行聚类，确定仿真输出聚类网络并确定仿真输出聚类网络中类簇总集合；根据仿真输出聚类网络中类簇总集合中的每一类簇集合，确定相应的仿真输出数据集合以及仿真输入参数集合，根据各仿真输出数据集合确定第二仿真输出数据总集合，根据各仿真输入参数集合确定第二仿真输入参数总集合；根据第二仿真输入参数总集合中每项输入参数分量集合的最大值与最小值，确定每项输入参数分量集合的参数区间；根据第二仿真输入参数总集合以及第二仿真输入参数总集合中每项输入参数分量集合，确定仿真参数加权计算方法；根据仿真参数加权计算方法、各仿真输出数据集合和各仿真输入参数集合，确定对应的加权仿真输入参数；根据加权仿真输入参数进行仿真初始化设置，仿真推演得到新生成的仿真输出数据；基于效能评估指标计算模型，根据新生成的仿真输出数据计算每个新生成的仿真输出数据的效能评估结果；判断新生成的仿真输出数据的效能评估结果是否满足效能评估指标要求；若满足，则再次确定仿真参数加权计算方法并确定对应的加权仿真输入参数，推演生成新的仿真输出数据，重复上述步骤，直至判定新生成的仿真输出数据的效能评估结果不满足效能评估指标要求；若不满足，则确定当前新生成的仿真输出数据为反例，根据反例对相应仿真输入参数分量集合的参数区间进行精化处理，对参数区间进行划分；判断是否达到反演迭代次数；若未达到，则再次确定仿真参数加权计算方法并确定对应的加权仿真输入参数，重复上述步骤，直至判定达到反演迭代次数。

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权利要求：

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