15、实时嵌入式系统的黑盒系统测试策略解析

实时嵌入式系统的黑盒系统测试策略解析

1. 统计测试结果

为了评估不同算法采样测试用例均值之间是否存在统计差异,进行了t检验和非参数Mann - Whitney U检验,并使用Cohen D系数和Vargha - Delaney A统计量来评估这些差异的科学或实际意义。显著水平均设为0.05。对于Cohen D系数(值d),效应大小分类如下:
- 小:|d| = 0.2
- 中:|d| = 0.5
- 大:|d| = 0.8

对于Vargha - Delaney A统计量(值a),分类如下:
- 小:|a - 0.5| = 0.06
- 中:|a - 0.5| = 0.14
- 大:|a - 0.5| = 0.21

以下是统计测试结果的表格:
| 比较 | t - 检验p值 | Cohen D | U - 检验p值 | Vargha - Delaney A |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| RT vs ART | 0.1588 | 0.2012 | 0.9708 | 0.5015 |
| RT vs GA | 0.2150 | - 0.1768 | 0.0334 | 0.4129 |
| ART vs GA | 0.0030 | - 0.4272 | 0.0193 | 0.4042 |

2. 实验结果讨论

在人工问题的实验结果中,没有一种测试技术能普遍优于其他技术。具体情况如下:
- GA算法 :在第一个问题上统计效果更好,但在另外两

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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