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針對目前已有數(shù)據(jù)判讀方法在有效載荷地面集成測試中不適應(yīng)測試環(huán)境變化、實(shí)時(shí)判讀不連續(xù)、錯(cuò)誤率高的問題，提出一種基于多Agent框架的實(shí)時(shí)自適應(yīng)判讀（MARAD）方法。首先，依據(jù)“感知一決策一執(zhí)行”的設(shè)計(jì)理念，構(gòu)建四個(gè)具有獨(dú)立任務(wù)又互相協(xié)同工作的智能Agent，以適應(yīng)測試環(huán)境的改變；其次，采用面向活動建模的方式，以C語言集成產(chǎn)生式系統(tǒng)（ CLIPS）作為推理機(jī)，取消判讀規(guī)則對測試序列的依賴，保證判讀過程的連續(xù)性；最后，在判讀規(guī)則中引入容錯(cuò)機(jī)制，在不改變正確性的前提下減少誤判和漏判。測試驗(yàn)證結(jié)果表明，在判讀數(shù)據(jù)相同的條件下，MARAD方法的實(shí)時(shí)判讀結(jié)果與已有的狀態(tài)模型方法的三次事后判讀的均值結(jié)果相比，參數(shù)漏判率均為0%，但活動誤判率降低10. 54個(gè)百分點(diǎn)；與人工判讀相比，參數(shù)漏判率降低5.97個(gè)百分點(diǎn)，活動誤判率降低3.02個(gè)百分點(diǎn)，且無需人員參與判讀。所提方法能夠有效提高判讀系統(tǒng)的自適應(yīng)測試環(huán)境能力、實(shí)時(shí)判讀的持續(xù)性和正確性。
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