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龙图腾网恭喜山东理工大学申请的专利小样本优先测试下的无人机系统优先级测试方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119046796B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411523429.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权小样本优先测试下的无人机系统优先级测试方法是由盛云龙;杨思婷;庄须叶;尹建程;张博文设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本小样本优先测试下的无人机系统优先级测试方法在说明书摘要公布了：本发明属于飞行系统测试技术领域，具体涉及小样本优先测试下的无人机系统优先级测试方法，步骤包括对于无人机系统中的待测部件，对待测部件从其他部件接收的数据协议帧进行读取和解析；为每个元素选取测试值；依据选取的每个元素的测试值，采用步进搜索生成组合测试数据；从生成的组合测试数据中随机选取10%的测试数据进行测试；基于测试响应结果，进行故障敏感组合提取以及故障度计算；进行故障特征提取；通过宽核卷积神经网络模型，对无人机系统运行时的测试数据进行粗优先级排序，再由故障敏感匹配对其进行细优先级排序。本发明能够将前期小样本的测试数据作为先验知识，用于实际测试数据的优先级排序，进而实现优先级测试。

本发明授权小样本优先测试下的无人机系统优先级测试方法在权利要求书中公布了：1.小样本优先测试下的无人机系统优先级测试方法，其特征在于包括以下步骤：S1、对于无人机系统中的待测部件，对待测部件从其他部件接收的数据协议帧进行读取和解析；每个数据协议帧包含了6种描述信息，分别为元素名称、取值范围、分辨率、单位、数据类型和字长，其中元素名称中包含元素1-元素k；元素1-元素k是引起待测部件故障的具有实际意义的物理量；分辨率表示的是该元素的实际物理分辨率，即该元素值为“1”时代表的物理含义；S2、为每个元素选取测试值：进行数据采样，利用黑盒测试理论中的等价类划分法和边界值分析方法为元素的取值进行建模，离散化采样点；S3、依据选取的每个元素的测试值，采用步进搜索生成组合测试数据，测试数据实现对任意p个元素的全部测试值组合的覆盖，1≤p≤k；S4、从生成的组合测试数据中随机选取10%的测试数据进行测试，10%的测试数据即为小样本测试数据，将小样本测试数据通过串口发送到待测部件中，并通过串口收集待测部件的测试响应结果；S5、基于测试响应结果，进行故障敏感组合提取以及健康值计算；S6、建立包含宽核卷积层的宽核卷积神经网络模型，进行故障特征提取；宽核卷积神经网络模型的输入为dk，输出为一个分类值，分类值对应是否会导致故障的两种类型；S7、通过宽核卷积神经网络模型，对无人机系统运行时的测试数据进行粗优先级排序，再由故障敏感匹配对其进行细优先级排序，完成对测试数据的优先级赋予；基于宽核卷积神经网络模型的输出进行粗优先级排序，故障敏感匹配指的是计算每条测试数据的健康值并进行排序；所述的S5中，进行故障敏感组合提取以及健康值计算的步骤为：S51、设测试数据集合P为未引起待测部件故障的测试数据集，测试数据集合Q为引起待测部件故障的测试数据集；即，x表示P中的一个测试数据，其没有测试出待测部件UUT的故障，表示为true；，y表示Q中的一个测试数据，其测试出了待测部件的故障，表示为false；S52、设定实际运行时引起待测部件故障的元素组合有b个，提取出Q中全部的任意b个元素的全部取值组合，设是一个长度为b的元素测试值组合，其中且互不相等，表示db中的每个数据来自于不同的元素，则Q中全部的长度为b的测试取值组合表示为；同理，P中全部的长度为b的测试取值组合表示为；S53、由于引起待测部件故障的db来自于Q，而不来自于P，记且，为引起待测部件故障的全部db的集合，其中为P中的任意一个测试数据且≠x；S54、从中提取出第i个元素涉及到的测试值，表示为，1≤i≤k，为中包含的所有第i个元素的组合测试值，表示包含第i个元素的测试值为si；S55、定义Hi为第i个元素涉及到的测试值的健康值，表示为；为对应测试值si的健康值，表示为： （3）；式中，表示si在属于的db中出现的次数，是组合测试数据的总和；S56、对于任意的一个元素i的任意一个si，其测试值包含了两种，一种是出现在中的健康值大于0的测试值，另一种则是不在中的健康值等于0的测试值，此时： （4）；S57、将b个元素的维度扩展到k，即，维度i上对应的测试值来自第i个元素，dk的健康值为每个维度上的健康值之和，表示为： （5）；式中，即为维度i上对应的测试值的健康值，dk即为一个长度为k的元素测试值组合。

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