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申请/专利权人：江苏省产品质量监督检验研究院

摘要：本发明公开了一种基于大数据的物联网设备测试方法及系统，包括获取物联网设备工作的运行数据和日志数据，获取物联网设备工作的标准指标，对所述运行数据和所述日志数据进行预处理，根据所述标准指标与所述运行数据进行比较获取对比数据，采用共形推断对所述日志数据进行获取问题数据，根据所述问题数据的调整变量校正所述对比数据获得测试数据，根据所述测试数据构建物联网设备测试模型，采用标准差优化物联网设备测试模型，将待测试数据输入优化后的所述物联网设备测试模型，输出测试结果。该方法不仅可以提高物联网设备测试方法的精度，同时具有较好的可解释性，可以直接应用于物联网设备测试系统中。

主权项：1.一种基于大数据的物联网设备测试方法，其特征在于，包括以下步骤：获取物联网设备工作的运行数据和日志数据，获取物联网设备工作的标准指标，对所述运行数据和所述日志数据进行预处理；根据所述标准指标与所述运行数据进行比较获取对比数据，采用共形推断对所述日志数据进行获取问题数据；包括：对日志数据进行解析，获得工作数据，给定目标函数，表达式为： 其中目标函数为超球体的球心为H，超球体的半径为K，第b个松弛变量为工作数据的数量为p，第b个工作数据为gb，惩罚参数为识别因子为ε；使用拉格朗日乘数法将目标函数转化为最小值，表达式为：其中第b个拉格朗日乘子为ζb，第b个权重为ηb，转置为T，球心的转置为HT，最小值函数为判别工作数据，表达式为： 其中工作数据到超球体球心的向量为w，第c个权重为ηc，第c个工作数据为gc；将位于超球体外的工作数据输出为问题数据；根据所述问题数据的调整变量校正所述对比数据获得测试数据，根据所述测试数据构建物联网设备测试模型；包括：a、计算问题数据的调整变量： 其中第i个调整变量为ρi，第i个问题数据的最大值为fimax，第i个问题数据的标准值为fio，第i个问题数据为fi，第i个问题数据的方差为σi，第i个误差权重为υi，第i个遗传系数为第i个检测补偿系数为τi；采用调整变量校正对比数据： 其中第i个测试数据为第i个对比数据为zi，计算测试数据和问题数据的数据误差： 其中数据误差为δ，问题数据的数量为a，自然常数为e，变化系数为γ，当数据误差大于误差阈值时，修改计算调整变量： 其中修改后的第i个调整变量为第i个修改系数为不断修改直到数据误差低于误差阈值，输出测试数据；b、物联网设备测试模型包括朴素贝叶斯算法、层次聚类算法、孤立森林算法、机器学习算法、动量算法；朴素贝叶斯算法根据输入数据的特征将待测试数据进行划分，获得测试集和训练集；层次聚类算法根据测试集数据间的相似度创建层次嵌套聚类树，获得分类数据；孤立森林算法根据分类数据构建孤立树，根据孤立树检测异常获得异常数据；机器学习算法从异常数据中学习故障模式，通过测试集对故障模式进行检验；动量算法根据检验结果调整物联网设备测试模型的超参数，获得目标物联网设备测试模型；采用标准差优化物联网设备测试模型，将待测试数据输入优化后的所述物联网设备测试模型，输出测试结果。

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