技术领域
[0001] 本申请涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种AI辅助的全自动天气雷达备件性能检测评估方法及装置。
相关背景技术
[0002] 随着天气雷达技术的发展及其在气象预报、灾害预警等方面的应用日益广泛，天气雷达备件的性能评估变得尤为重要。传统的天气雷达备件性能评估方法通常依赖于单一的数据源，如备件属性信息或测试响应数据，这些方法虽然能够提供一定的性能评估结果，但在准确性和可靠性方面存在局限性。此外，现有的评估方法往往采用不同的算法分别处理不同类型的数据，然后再将结果合并，这种方法可能导致算法损失的无序延伸，从而影响最终的评估精度。近年来，随着人工智能技术的进步，特别是机器学习算法在各个领域的广泛应用，研究人员开始探索如何利用这些先进技术来提升天气雷达备件性能评估的准确性和可靠性。然而，如何有效地整合来自不同角度的数据，并在一个统一的框架内进行评估，仍然是一个挑战。
具体实施方式
[0011] 下面结合本申请实施例中的附图对本申请实施例进行描述。本申请实施例的实施方式部分使用的术语仅用于对本申请的具体实施例进行解释，而非旨在限定本申请。
[0012] 本申请实施例中AI辅助的全自动天气雷达备件性能检测评估方法的执行主体为计算机设备，包括但不限于服务器、个人电脑、笔记本电脑、平板电脑等。如图1所示，该方法包括：
[0013] 步骤S100：获取待评估天气雷达备件的备件属性信息、待评估天气雷达备件的测试响应数据以及多个雷达备件性能类型对应的性能先验标记集合。
[0014] 步骤S100中，计算机系统首先获取待评估天气雷达备件的备件属性信息、测试响应数据以及多个雷达备件性能类型对应的性能先验标记集合。在这一阶段，系统的首要任务是从数据库或外部接口中检索出所有与待评估天气雷达备件相关的属性信息。这些属性信息通常包括但不限于备件的型号、制造商、生产日期、使用寿命预期等。例如，对于一个待评估的雷达发射机模块，其属性信息可能包含模块型号为RTM‑1234，制造商为XYZ公司，生产日期为2022年1月，设计寿命为10年等详细信息。与此同时，计算机系统还需收集该备件的测试响应数据。测试响应数据是指备件在实际操作环境或模拟条件下运行时所记录的一系列测量值或反馈信息。这些数据涵盖了备件在不同工作状态下的表现，如工作温度范围、信号强度变化、频率稳定性等关键指标。继续以上述雷达发射机模块为例，测试响应数据可能包括在不同环境温度下(‑20℃至+50℃)的功率输出稳定性，以及在各种湿度条件下的信号传输效率等。
[0015] 此外，系统还需要获取多个雷达备件性能类型对应的性能先验标记集合。这个集合包含了历史上对于同类备件性能评估的标准和经验数据，这些数据构成了评估新备件性能的基础参考。例如，性能先验标记集合可能包括雷达备件在正常工作状态下应有的功率输出水平、信号失真率、噪声等级等指标。每个性能类型都有相应的先验标记，比如功率输出水平的先验标记可能设定为在‑20℃至+50℃范围内，输出功率波动不超过±5％。
[0016] 在获取备件属性信息的过程中，计算机系统将每一条属性转化为结构化的形式，便于后续处理。例如，将型号RTM‑1234转化为型号编号，用一个整数或字符串表示；生产日期2022年1月被转化为时间戳或日期格式；设计寿命10年则可能表示为3650天或相应的秒数。这些信息会被组织成一个特征向量或数组，作为后续机器学习模型的输入。特征向量的一个实例可能是[1234,1640995200,3650]，这里1234代表型号编号，1640995200为2022年1月1日的Unix时间戳，3650为设计寿命天数。测试响应数据同样被结构化为数值形式，例如工作温度范围‑20℃至+50℃可能转化为[‑20,50]区间，功率输出稳定性在不同温度下的表现则可能构成一个多维数组，如[[20,‑3.5],[25,‑4.0],[30,‑4.5]]，其中每一行的第一个元素代表环境温度，第二个元素代表该温度下功率输出的百分比变化。
[0017] 性能先验标记集合则是由历史经验和标准构成的一组基准值，用于比较和评估。例如，功率输出水平的先验标记可能是一个阈值范围，如[‑5,5]，意味着实际功率输出与标称值之间的差异应该控制在这个范围内。
[0018] 通过上述步骤，计算机系统为后续的性能评估准备了全面且结构化的数据集，确保了评估过程的准确性和有效性。这一阶段的工作为接下来的分析提供了坚实的基础，使得后续的机器学习模型能够基于充分的信息进行学习和预测。
[0019] 步骤S200：根据第一机器学习算法对备件属性信息进行隐式表示挖掘，得到备件属性信息隐式表示。
[0020] 步骤S200中，计算机系统根据第一机器学习算法对备件属性信息进行隐式表示挖掘，以得到备件属性信息隐式表示。在此过程中，系统首先依据预设数据容量对备件属性信息进行数据提取，得到目标备件属性数据。如果备件属性信息的数据容量小于预设数据容量，系统将根据预设数据容量对备件属性信息进行数据项填充，得到目标备件属性数据；如果备件属性信息的数据容量大于或等于预设数据容量，系统则依据预设数据容量对备件属性信息进行数据项删减，同样得到目标备件属性数据。以待评估的雷达发射机模块为例，假设其备件属性信息包括型号、制造商、生产日期、设计寿命等。假设预设数据容量为五个属性，但实际备件属性信息只有四个属性，则系统会在数据中添加一个虚拟属性，如“无特殊备注”，以达到五个属性的要求。相反，如果备件属性信息超过五个属性，系统会选择最重要的五个属性进行保留，其他属性将被忽略。
[0021] 一旦得到目标备件属性数据，计算机系统将使用第一机器学习算法对这些数据进行隐式表示挖掘。隐式表示挖掘的目标是将原始的备件属性信息转化为一组能够反映备件内在特性的向量或数组。例如，型号RTM‑1234可被表示为一个整数或字符串，生产日期2022年1月被转化为时间戳或日期格式，设计寿命10年可能表示为3650天。假设经过处理后的备件属性信息如下所示：[型号:"RTM‑1234",制造商:"XYZ",生产日期:"2022‑01‑01",设计寿命:"3650天"]。
[0022] 为了进一步挖掘这些信息的潜在关联，系统采用了一种机器学习算法，例如深度神经网络(DNN)。在DNN中，输入层接收备件属性信息，隐藏层通过非线性变换捕捉备件属性之间的复杂关系，输出层生成一个固定长度的向量，即备件属性信息隐式表示。例如，输入层接收上述备件属性信息，隐藏层可能通过一系列矩阵乘法和激活函数(如ReLU)，最终生成一个长度为n的向量，该向量表示备件属性信息隐式表示。
[0023] 具体而言，假设输入层接收到的是一个四维向量，代表型号、制造商、生产日期、设计寿命四个属性。经过多层隐藏层的处理后，输出层生成了一个新的向量，如[0.5,‑0.3,0.2,...,0.1]，其中每个元素都是通过一系列权重矩阵W和偏置向量b计算得出的结果。例如，第一个隐藏层的计算公式可以表示为：h1＝σ(W1x+b1)，其中x为输入向量，W1为第一个隐藏层的权重矩阵，b1为偏置向量，σ为激活函数。
[0024] 通过这种方式，计算机系统不仅将备件属性信息转化为一个紧凑的形式，还捕捉到了备件属性之间的潜在联系，使得后续步骤能够更有效地利用这些信息进行性能评估。这种方法提高了评估的准确性和可靠性，有助于在全自动天气雷达备件性能检测评估过程中做出更加科学合理的判断。
[0025] 步骤S300：根据第二机器学习算法对测试响应数据进行隐式表示挖掘，得到测试响应隐式表示。
[0026] 步骤S300中，计算机系统根据第二机器学习算法对测试响应数据进行隐式表示挖掘，以得到测试响应隐式表示。在此过程中，系统首先对测试响应数据进行标准化或归一化处理，以消除不同量纲间的影响，确保所有特征在同一水平上进行比较。假设测试响应数据包含雷达备件在不同工作条件下的电压、电流、信号强度等指标，系统会将这些原始数据转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布形式，或者将其归一化到0到1之间。
[0027] 完成数据预处理后，计算机系统将应用第二机器学习算法来提取测试响应数据中的隐式表示。此算法可能是一个深度学习模型，例如卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)，用于捕捉数据中的复杂模式。以CNN为例，在天气雷达备件性能检测评估场景下，系统可以从测试响应数据中识别出特定的模式，比如在特定频率下备件的信号衰减情况或噪声水平。假设测试响应数据是一个由多个采样点组成的时序信号，系统将使用一维卷积层来提取时域特征，随后使用全连接层来进一步处理这些特征，生成一个固定长度的向量作为测试响应隐式表示。具体来说，若测试响应数据为一个包含N个采样点的一维时间序列信号，每个采样点记录了电压、电流和信号强度等三个维度的信息，则系统会首先将其转化为形状为(N,3)的二维数组。然后，使用具有特定滤波器大小和步长的一维卷积层对这个数组进行卷积操作，以捕捉时间序列中的局部模式。假设使用了大小为3的滤波器，那么卷积操作可以表示为：yt＝f(w1·xt‑1+w2·xt+w3·xt+1+b)，其中xt表示在时刻t的输入向量，w1,w2,w3为滤波器权重，b为偏置项，f为激活函数，如ReLU。
[0028] 接下来，系统通过池化层减少空间维度，提取最重要的特征，并通过全连接层将提取到的特征映射到一个低维空间，生成测试响应隐式表示。例如，经过卷积和池化操作后，系统可能得到一个形状为(M,k)的数组，其中M表示经过处理后的序列长度，k表示特征数量。全连接层将这些特征压缩成一个长度为L的向量，作为测试响应隐式表示。该向量能够有效地反映测试响应数据的关键特性，从而帮助系统在后续步骤中进行更精准的性能评估。
[0029] 整个过程中，计算机系统通过运用第二机器学习算法，实现了对测试响应数据隐式表示的有效挖掘，这为后续的分析提供了坚实的基础。通过这种方式，系统能够更好地理解测试响应数据背后的深层含义，进而提高全自动天气雷达备件性能检测评估的准确度和可靠性。
[0030] 步骤S400：根据第三机器学习算法对性能先验标记集合进行隐式表示挖掘，得到性能先验标记隐式表示，第一机器学习算法、第二机器学习算法和第三机器学习算法是根据相同批次的调试示例模板一起调试获得的。
[0031] 步骤S400中，计算机系统根据第三机器学习算法对性能先验标记集合进行隐式表示挖掘，以得到性能先验标记隐式表示。在此阶段，系统使用的是一个专门设计用于挖掘标记数据潜在特征的机器学习模型。该模型与之前用于处理测试响应数据的第一和第二机器学习算法共同基于相同批次的调试示例模板进行训练和优化，确保了各模型之间的协同性和一致性。
[0032] 对于天气雷达备件性能检测评估的场景，性能先验标记集合包含了历史维护记录、故障报告以及正常运行状态下的各种统计数据。这些标记数据可能包括备件的使用寿命、维修频率、故障类型及其发生概率等信息。为了便于处理，计算机系统首先将这些非结构化的文本数据转换为结构化的数值型数据。例如，对于每一种类型的备件，系统会根据其历史记录构建一个包含平均使用寿命、故障间隔时间、故障率等特征的数据集。
[0033] 计算机系统利用第三机器学习算法，通常是一个深度神经网络，如自编码器(Autoencoder)或长短时记忆网络(LSTM)，来对这些标记数据进行处理。在本例中，考虑到性能先验标记集合的时间序列特性，LSTM模型是合适的选择。LSTM模型能有效捕捉长期依赖关系，这对于理解备件随时间变化的性能至关重要。系统首先将上述特征数据集输入到LSTM模型中，模型通过其内部的记忆单元存储和处理序列信息。每一个时间步长上的输入都是一个特征向量，例如，向量可以表示为(Xt＝[lifespan,repair_interval,failure_rate])，其中lifespan代表使用寿命，repair_interval代表两次维修之间的平均时间间隔，failure_rate代表故障发生的概率。
[0034] LSTM模型通过其内部的状态转移方程来处理这些输入。设ht为隐藏状态，ct为细胞状态，则状态更新公式可以表示为：
[0035] it＝σ(Wi·[ht‑1,Xt]+bi)；
[0036] ft＝σ(Wf·[ht‑1,Xt]+bf)；
[0037] ct＝ft⊙ct‑1+it⊙tanh(Wc·[ht‑1,Xt]+bc)；
[0038] ot＝σ(Wo·[t‑1,Xt]+bo)；
[0039] ht＝ot⊙tanh(ct)；
[0040] 其中σ是sigmoid函数，Wi,Wf,Wc,Wo是权重矩阵，bi,bf,bc,bo是偏置项，⊙表示逐元素乘法。通过这样的方式，LSTM模型能够捕捉到时间序列数据中的动态变化模式。
[0041] 最终，LSTM模型将整个时间序列数据压缩成一个固定长度的向量，即性能先验标记隐式表示。这个向量不仅包含了原始标记数据的主要信息，还隐含了时间序列中的内在规律。例如，对于一个特定型号的雷达备件，性能先验标记隐式表示可能是这样一个向量V＝[0.12,‑0.45,0.89,...]，它浓缩了该型号备件在其生命周期内可能出现的各种性能变化趋势。
[0042] 通过步骤S400的操作，计算机系统将复杂的性能先验标记集合转化为简洁且富有信息量的隐式表示，为后续的性能评估提供了有力的支持。这一过程体现了AI辅助技术在处理大规模、多维数据集时的强大能力，有助于提升天气雷达备件性能检测评估的精度与效率。
[0043] 步骤S500：根据备件属性信息隐式表示、测试响应隐式表示和性能先验标记隐式表示确定待评估天气雷达备件与每一雷达备件性能类型对应的倾向支持系数。
[0044] 步骤S500中，计算机系统根据备件属性信息隐式表示、测试响应隐式表示和性能先验标记隐式表示确定待评估天气雷达备件与每一雷达备件性能类型对应的倾向支持系数。这一过程通过隐式交互和数量积计算实现，以量化备件在不同性能类型下的倾向性。
[0045] 首先，计算机系统对备件属性信息隐式表示与测试响应隐式表示进行隐式交互，得到交互隐式表示。这一交互过程考虑了两种表示的重要性参数。例如，假设备件属性信息隐式表示为一个长度为10的向量，测试响应隐式表示也为长度为10的向量。系统将这两个向量进行点积运算，得到一个新的向量作为交互隐式表示。具体来说，交互隐式表示的计算可以表示为： 其中A为备件属性信息隐式表示，T为测试响应隐式表示，表示按位相乘(Hadamardproduct)。
[0046] 接着，系统确定交互隐式表示与性能先验标记隐式表示的数量积计算值。假设性能先验标记隐式表示也是一个长度为10的向量，系统将计算交互隐式表示与性能先验标记隐式表示之间的数量积。数量积的计算公式为：S＝I·P，其中I为交互隐式表示，P为性能先验标记隐式表示，·表示向量的点积。
[0047] 最后，系统根据数量积计算值确定待评估天气雷达备件与每一雷达备件性能类型对应的倾向支持系数。假设存在三种雷达备件性能类型：高稳定性、高灵敏度和长寿命。对于每一种性能类型，系统都将重复上述过程，计算出对应的倾向支持系数。例如，对于高稳定性的倾向支持系数计算可以表示为：Cstable＝(Istable·Pstable)，其中Istable为针对高稳定性的交互隐式表示，Pstable为高稳定性性能先验标记隐式表示。
[0048] 在实际操作中，系统首先获取备件属性信息隐式表示与测试响应隐式表示对应的重要性参数。这一过程包括对备件属性信息进行备件基础性能条件评估，得到备件基础性能条件评估结果，并根据评估结果确定重要性参数。例如，系统可能发现某个备件的型号为RTM‑1234，制造商为XYZ公司，生产日期为2022年1月，设计寿命为10年。通过评估这些属性，系统确定型号和设计寿命的重要性较高，因此赋予它们较高的权重。
[0049] 然后，系统根据重要性参数对备件属性信息隐式表示与测试响应隐式表示进行隐式交互，得到交互隐式表示。假设备件属性信息隐式表示为[0.5,0.3,0.2,0.1]，测试响应隐式表示为[0.4,0.6,0.3,0.7]，系统根据重要性参数对这两个向量进行加权处理，然后进行点积运算，得到交互隐式表示。例如，加权后的备件属性信息隐式表示为[0.7,0.4,0.2,0.1]，测试响应隐式表示为[0.6,0.7,0.3,0.5]，交互隐式表示为[0.42,0.28,0.06,0.05]。
[0050] 最后，系统将交互隐式表示与性能先验标记隐式表示进行数量积计算，得到倾向支持系数。假设性能先验标记隐式表示为[0.3,0.2,0.1,0.4]，则数量积计算值为(S＝0.42×0.3+0.28×0.2+0.06×0.1+0.05×0.4＝0.216)。这一数值反映了备件在高稳定性方面的倾向性。
[0051] 步骤S600：根据倾向支持系数确定待评估天气雷达备件的备件性能评估结果。
[0052] 步骤S600中，计算机系统根据倾向支持系数确定待评估天气雷达备件的备件性能评估结果。在此过程中，系统综合考虑了备件属性信息隐式表示、测试响应隐式表示以及性能先验标记隐式表示所得出的倾向支持系数，以得出最终的性能评估结论。首先，计算机系统根据在步骤S500中得到的倾向支持系数，进一步分析每个备件性能类型的倾向性。假设系统已经计算出了三个雷达备件性能类型的倾向支持系数，分别为高稳定性、高灵敏度和长寿命。例如，对于一个待评估的雷达备件，系统可能得到了以下的倾向支持系数：高稳定性为0.8，高灵敏度为0.6，长寿命为0.7。接下来，系统根据这些倾向支持系数，采用一定的策略或算法来确定备件的性能评估结果。这一策略可能基于简单的阈值判定，也可能采用更为复杂的机器学习模型来进行预测。例如，系统可以设定一个阈值，当某性能类型的倾向支持系数超过该阈值时，则认为备件在该性能类型上表现良好。假设阈值设定为0.5，则在上述例子中，系统可以判断该备件在高稳定性、高灵敏度和长寿命方面均表现良好。
[0053] 为了进一步细化评估结果，系统可以使用分类模型，如逻辑回归(Logistic Regression)、支持向量机(SVM)或决策树(Decision Tree)等，来预测备件的具体性能等级。例如，系统可能使用逻辑回归模型来预测备件是否符合高稳定性标准。逻辑回归模型的输出为一个介于0和1之间的概率值，表示备件符合该标准的概率。假设逻辑回归模型的输出为0.85，系统可以根据这一概率值判断备件在高稳定性方面的表现符合标准。
[0054] 在具体实施过程中，系统将倾向支持系数作为输入特征传递给分类模型。例如，系统可以构建一个逻辑回归模型，其输入为倾向支持系数向量C＝Cstable,Csensitive,Clongevity]，输出为备件是否符合高稳定性标准的概率。逻辑回归模型的计算公式可以表示为：
[0055]
[0056] 其中，w为权重向量，b为偏置项，wTC表示权重向量与倾向支持系数向量的点积。
[0057] 系统根据上述计算结果，确定备件在各个性能类型上的评估结果。例如，假设逻辑回归模型的权重向量为w＝[0.5,0.3,0.2]，偏置项为b＝‑0.1，则对于上述例子中的备件，计算过程为：
[0058]
[0059] 由于0.68大于设定的阈值0.5，系统可以判断该备件在高稳定性方面表现良好。
[0060] 同样的过程也适用于其他性能类型，系统将分别计算出备件在高灵敏度和长寿命方面的性能评估结果。最终，系统将综合所有性能类型的评估结果，得出待评估天气雷达备件的整体性能评估结论。
[0061] 例如，假设系统根据上述过程得出的评估结果为：高稳定性良好，高灵敏度一般，长寿命优秀。系统可以据此生成一份详细的评估报告，指出备件在哪些方面表现出色，在哪些方面需要改进，并提供具体的改进建议。
[0062] 通过步骤S600的操作，计算机系统根据倾向支持系数确定了待评估天气雷达备件的备件性能评估结果。这一过程展示了AI技术在整合多源信息、提高决策准确性和可靠性方面的强大功能，有助于提升天气雷达备件性能检测评估的精度与效率。
[0063] 作为一种实施方式，第二机器学习算法包括第一分支算法和第二分支算法。那么，步骤S300，根据第二机器学习算法对测试响应数据进行隐式表示挖掘，得到测试响应隐式表示，具体可以包括：
[0064] 步骤S310：根据第一分支算法对测试响应数据对应的待执行隐式表示进行特征扩展操作，得到扩展隐式表示；
[0065] 步骤S320：根据第二分支算法对扩展隐式表示进行隐式表示映射，得到测试响应隐式表示。
[0066] 步骤S310和S320涉及到了计算机系统利用第一分支算法和第二分支算法对测试响应数据进行隐式表示挖掘的过程。在这一过程中，计算机系统首先根据第一分支算法对待执行隐式表示进行特征扩展操作，进而得到扩展隐式表示。随后，系统依据第二分支算法对该扩展隐式表示进行进一步处理，最终获得测试响应隐式表示。
[0067] 具体而言，步骤S310中，计算机系统运用第一分支算法处理原始测试响应数据。这一阶段的任务是对原始数据进行特征提取和扩展，目的是增强数据的代表性，以便后续算法能够更有效地识别模式。例如，若测试响应数据包含了雷达备件在不同环境条件下的工作状态记录，第一分支算法可以是卷积神经网络(CNN)，用于捕捉空间结构信息，或者长短时记忆网络(LSTM)，用于发现时间序列中的依赖关系。以CNN为例，系统会使用一系列卷积核对输入数据进行滑动操作，从而提取出局部特征。假设输入的数据是一系列雷达信号强度的时间序列，系统可以设置多个大小不同的1D卷积核，分别对应不同长度的信号片段。例如，使用宽度为3、5、7的卷积核，可以获得不同时间窗口内的特征图。经过卷积层后，系统可能得到一组新的特征向量，例如，针对某一特定雷达备件，可能得到一个包含100个元素的特征向量Fexpanded＝[f1,f2,...,f100]，每个元素代表了一个从原始信号中提取出来的特征值。这一特征向量即为扩展隐式表示。
[0068] 步骤S320中，计算机系统继续使用第二分支算法对上述扩展隐式表示进行处理。此步骤旨在将扩展隐式表示映射到更高层次的抽象空间，从而得到测试响应隐式表示。第二分支算法可能是另一种形式的神经网络或降维算法，如自动编码器(Autoencoder)。以自动编码器为例，系统首先通过编码器部分将扩展隐式表示Fexpanded压缩成一个较低维度的向量H＝[h1,h2,...,hk]，其中k<100。这一过程可以表示为：
[0069] H＝Encoder(Fexpanded)；
[0070] 接着，系统利用解码器部分尝试重构原始特征向量。这一重构过程可以通过最小化重构误差来实现，例如使用均方误差(MSE)作为损失函数。
[0071] 通过步骤S310和S320的操作，计算机系统根据第二机器学习算法对测试响应数据进行了隐式表示挖掘，从而获得了测试响应隐式表示。这一过程不仅提高了数据的可用性，也为后续的性能评估提供了更加精准的基础。例如，系统可以根据所得到的测试响应隐式表示，进一步结合备件属性信息隐式表示和性能先验标记隐式表示，来确定备件的性能评估结果。
[0072] 作为一种实施方式，步骤S310，根据第一分支算法对测试响应数据对应的待执行隐式表示进行特征扩展操作，得到扩展隐式表示，具体可以包括：
[0073] 步骤S311：获取测试响应数据中的连续型数据项，根据第一线性加权数组和第一偏差数组对连续型数据项进行特征扩展操作，得到连续型数组；
[0074] 步骤S312：获取测试响应数据中的离散型数据项，根据第二线性加权数组和第二偏差数组对离散型数据项对应的待执行隐式表示进行特征扩展操作，得到离散型数组；
[0075] 步骤S313：对连续型数组与离散型数组进行数组拼接，得到扩展隐式表示。
[0076] 步骤S310中，计算机系统根据第一分支算法对测试响应数据对应的待执行隐式表示进行特征扩展操作，以得到扩展隐式表示。这一过程分为三个具体步骤：获取连续型数据项并进行特征扩展操作，获取离散型数据项并进行特征扩展操作，最后将两者拼接起来形成扩展隐式表示。
[0077] 步骤S311中，计算机系统获取测试响应数据中的连续型数据项，并根据第一线性加权数组和第一偏差数组对这些数据项进行特征扩展操作，得到连续型数组。例如，假设测试响应数据包含雷达备件在不同温度下的功率输出、信号强度等连续型数据，这些数据可以表示为一个数组xcont＝[x1,x2,...,xm]，其中m为连续型数据项的数量。系统使用线性加权数组wcont＝[w1,w2,...,wm]和偏差数组bcont＝[b1,b2,...,bm]来扩展这些数据项。特征扩展操作可以表示为：
[0078] zcont＝wcont·xcont+bcont；
[0079] 其中zcont为扩展后的连续型数组。
[0080] 步骤S312中，计算机系统获取测试响应数据中的离散型数据项，并根据第二线性加权数组和第二偏差数组对这些数据项进行特征扩展操作，得到离散型数组。假设测试响应数据包含故障代码等离散型数据，这些数据可以表示为一个数组xdisc＝x1,x2,...,xn]，其中n为离散型数据项的数量。系统首先对离散型数据项进行独热编码(One‑Hot Encoding)，将每个离散型数据项转换为一个长度等于类别数的向量，其中只有一个位置为1，其余位置为0。例如，假设xdisc＝[1,2,3]代表三个不同的故障代码，类别数为3，则独热编码后的结果为x'disc＝[[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]]。然后，系统使用线性加权数组wdisc＝[w1,w2,...,wn]和偏差数组bdisc＝[b1,b2,...,bn]来扩展这些独热编码后的数据项。特征扩展操作可以表示为：
[0081] zdisc＝wdisc·x'disc+bdisc；
[0082] 步骤S313中，计算机系统对上述连续型数组与离散型数组进行数组拼接，得到扩展隐式表示。
[0083] 通过上述步骤S311、S312和S313的操作，计算机系统根据第一分支算法对测试响应数据进行了特征扩展操作，得到了扩展隐式表示。这一过程不仅增强了原始数据的表征能力，也为后续的隐式表示映射提供了更加丰富的信息。例如，系统可以根据得到的扩展隐式表示，进一步结合备件属性信息隐式表示和性能先验标记隐式表示，来确定备件的性能评估结果。这一过程展示了AI技术在处理复杂多维数据时的强大能力，有助于提升天气雷达备件性能检测评估的精度与效率。
[0084] 作为一种实施方式，步骤S312，获取测试响应数据中的离散型数据项，根据第二线性加权数组和第二偏差数组对离散型数据项对应的待执行隐式表示进行特征扩展操作，得到离散型数组，具体可以包括：
[0085] 步骤S3121：获取测试响应数据中的离散型数据项，并对离散型数据项进行独热编码，得到编码连续型数据项；
[0086] 步骤S3122：根据第二线性加权数组和第二偏差数组对编码连续型数据项进行特征扩展操作，得到离散型数组。
[0087] 步骤S312中，计算机系统获取测试响应数据中的离散型数据项，并根据第二线性加权数组和第二偏差数组对离散型数据项进行特征扩展操作，以得到离散型数组。这一过程分为两个具体步骤：首先对离散型数据项进行独热编码，得到编码连续型数据项；然后根据线性加权数组和偏差数组对编码连续型数据项进行特征扩展操作，最终得到离散型数组。
[0088] 步骤S3121中，计算机系统获取测试响应数据中的离散型数据项，并对这些离散型数据项进行独热编码，得到编码连续型数据项。离散型数据项通常包括一些分类或标签型的数据，例如雷达备件的故障代码、工作状态等。假设测试响应数据中的离散型数据项为一个数组xdisc＝[1,2,3,1,2]，表示不同的故障代码或工作状态。为了方便后续的特征扩展操作，系统首先将这些离散型数据项进行独热编码。独热编码是一种将离散型数据项转换为连续型数据项的方法，通过将每个离散型数据项转换为一个长度等于类别数的向量，其中只有一个位置为1，其余位置为0。假设离散型数据项共有3个不同的类别，即故障代码1、2、3，独热编码后的结果为：
[0089]
[0090] 每个行向量代表一个离散型数据项的独热编码，例如，第1行[1,0,0]表示故障代码1，第2行[0,1,0]表示故障代码2，依此类推。
[0091] 步骤S3122中，计算机系统根据第二线性加权数组和第二偏差数组对编码连续型数据项进行特征扩展操作，得到离散型数组。这一过程通过线性组合和偏置项来进一步丰富特征表示。假设第二线性加权数组为wdisc＝[0.3,0.4,0.3]，第二偏差数组为bdisc＝1,2,3]，则特征扩展操作可以表示为：
[0092] zdisc＝wdisc·x'disc+bdisc；
[0093] 具体地，对于每个独热编码的行向量，特征扩展操作可以表示为：
[0094] zdisc,i＝wdisc·x'disc,i+bdisc；
[0095] 其中x'disc,i表示第i个独热编码行向量，zdisc,i表示第i个扩展后的离散型数组。例如，对于第1个独热编码行向量[1,0,0]，扩展后的结果为[1.3,2,3]。
[0096] 同理，对于第2个独热编码行向量[0,1,0]，扩展后的结果为[1,2.4,3]。
[0097] 最终，所有扩展后的离散型数组zdisc为：
[0098]
[0099] 通过上述步骤S3121和S3122的操作，计算机系统根据第二线性加权数组和第二偏差数组对离散型数据项进行了特征扩展操作，得到了离散型数组。这一过程不仅增强了原始数据的表征能力，也为后续的隐式表示映射提供了更加丰富的信息。例如，系统可以根据得到的离散型数组，进一步结合连续型数组和其他隐式表示，来确定备件的性能评估结果。
[0100] 作为一种实施方式，步骤S500，根据备件属性信息隐式表示、测试响应隐式表示和性能先验标记隐式表示确定待评估天气雷达备件与每一雷达备件性能类型对应的倾向支持系数，具体可以包括：
[0101] 步骤S510：对备件属性信息隐式表示与测试响应隐式表示进行隐式交互，得到交互隐式表示；
[0102] 步骤S520：确定交互隐式表示与性能先验标记隐式表示的数量积计算值；
[0103] 步骤S530：根据数量积计算值确定待评估天气雷达备件与每一雷达备件性能类型对应的倾向支持系数。
[0104] 步骤S500中，计算机系统根据备件属性信息隐式表示、测试响应隐式表示和性能先验标记隐式表示确定待评估天气雷达备件与每一雷达备件性能类型对应的倾向支持系数。这一过程分为三个具体步骤：对备件属性信息隐式表示与测试响应隐式表示进行隐式交互，得到交互隐式表示；确定交互隐式表示与性能先验标记隐式表示的数量积计算值；根据数量积计算值确定待评估天气雷达备件与每一雷达备件性能类型对应的倾向支持系数。
[0105] 步骤S510中，计算机系统对备件属性信息隐式表示与测试响应隐式表示进行隐式交互，得到交互隐式表示。这一过程通过计算备件属性信息隐式表示与测试响应隐式表示之间的相互作用来增强特征表示。例如，假设备件属性信息隐式表示为A＝[0.5,0.3,0.2,0.1]，测试响应隐式表示为T＝[0.4,0.6,0.3,0.7]。系统首先获取这两个向量对应的重要性参数，然后根据这些参数进行隐式交互。假设备件属性信息隐式表示的重要性参数为α＝[0.7,0.6,0.5,0.4]，测试响应隐式表示的重要性参数为β＝[0.6,0.5,0.4,0.3]。
[0106] 隐式交互的具体计算过程可以表示为：
[0107] I＝α°A°β°T；
[0108] 其中°表示按位相乘(Hadamardproduct)。
[0109] 步骤S520中，计算机系统确定交互隐式表示与性能先验标记隐式表示的数量积计算值。假设性能先验标记隐式表示为P＝[0.3,0.2,0.1,0.4]，数量积计算值可以表示为：S＝I·P。
[0110] 步骤S530中，计算机系统根据数量积计算值确定待评估天气雷达备件与每一雷达备件性能类型对应的倾向支持系数。假设存在三种雷达备件性能类型：高稳定性、高灵敏度和长寿命。系统将分别计算每个性能类型的倾向支持系数。
[0111] 具体地，假设系统使用一个简单的阈值来判断倾向支持系数。例如，如果数量积计算值大于0.05，则认为倾向支持系数较高。在这种情况下，系统可以判断待评估天气雷达备件在高稳定性方面的倾向支持系数较高。同理，对于高灵敏度和长寿命性能类型，系统将分别计算相应的倾向支持系数。
[0112] 通过上述步骤S510、S520和S530的操作，计算机系统根据备件属性信息隐式表示、测试响应隐式表示和性能先验标记隐式表示确定了待评估天气雷达备件与每一雷达备件性能类型对应的倾向支持系数。这一过程展示了AI技术在整合多源信息、提高决策准确性和可靠性方面的强大功能，有助于提升天气雷达备件性能检测评估的精度与效率。
[0113] 作为一种实施方式，步骤S510，对备件属性信息隐式表示与测试响应隐式表示进行隐式交互，得到交互隐式表示，具体可以包括：
[0114] 步骤S511：分别获取备件属性信息隐式表示与测试响应隐式表示对应的重要性参数；
[0115] 步骤S512：根据重要性参数对备件属性信息隐式表示与测试响应隐式表示进行隐式交互，得到交互隐式表示。
[0116] 步骤S510中，计算机系统对备件属性信息隐式表示与测试响应隐式表示进行隐式交互，得到交互隐式表示。这一过程分为两个具体步骤：分别获取备件属性信息隐式表示与测试响应隐式表示对应的重要性参数；根据这些重要性参数对备件属性信息隐式表示与测试响应隐式表示进行隐式交互，最终得到交互隐式表示。
[0117] 步骤S511中，计算机系统分别获取备件属性信息隐式表示与测试响应隐式表示对应的重要性参数。这一过程旨在确定每个隐式表示中各个特征的重要性，以便在后续的隐式交互中能够突出关键信息。重要性参数可以通过多种方式获得，例如，基于历史数据统计分析、专家知识输入或通过机器学习模型训练得出。
[0118] 例如，假设备件属性信息隐式表示为A＝[0.5,0.3,0.2,0.1]，测试响应隐式表示为T＝[0.4,0.6,0.3,0.7]。计算机系统需要为这两个向量分别分配重要性参数。假设备件属性信息隐式表示的重要性参数为α＝[0.7,0.6,0.5,0.4]\)，测试响应隐式表示的重要性参数为β＝[0.6,0.5,0.4,0.3]。这些重要性参数可以通过对历史数据进行分析得出，例如，通过主成分分析(PCA)或其他特征选择方法来确定各个特征的重要性。
[0119] 步骤S512中，计算机系统根据备件属性信息隐式表示与测试响应隐式表示的重要性参数进行隐式交互，得到交互隐式表示。这一过程通过计算备件属性信息隐式表示与测试响应隐式表示之间的相互作用来增强特征表示。隐式交互的具体计算过程可以表示为：I＝α°A°β°T。
[0120] 通过上述步骤S511和S512的操作，计算机系统根据备件属性信息隐式表示与测试响应隐式表示对应的重要性参数进行了隐式交互，得到了交互隐式表示。这一过程增强了原始数据的表征能力，为后续的数量积计算提供了更加丰富的信息。
[0121] 例如，假设备件属性信息隐式表示A代表备件的基本属性，如型号、制造商、生产日期等，而测试响应隐式表示T代表备件在实际使用中的测试响应数据，如工作温度、电压范围等。通过隐式交互，系统能够更好地捕捉备件属性信息与测试响应数据之间的内在联系，从而为后续的性能评估提供更精确的支持。
[0122] 作为一种实施方式，步骤S511，分别获取备件属性信息隐式表示与测试响应隐式表示对应的重要性参数，具体可以包括：
[0123] 步骤S5111：对备件属性信息进行备件基础性能条件评估，得到备件基础性能条件评估结果；
[0124] 步骤S5112：根据备件基础性能条件评估结果确定备件属性信息隐式表示与测试响应隐式表示对应的重要性参数。
[0125] 步骤S511中，计算机系统分别获取备件属性信息隐式表示与测试响应隐式表示对应的重要性参数。这一过程分为两个具体步骤：对备件属性信息进行备件基础性能条件评估，得到备件基础性能条件评估结果；根据备件基础性能条件评估结果确定备件属性信息隐式表示与测试响应隐式表示对应的重要性参数。
[0126] 步骤S5111中，计算机系统对备件属性信息进行备件基础性能条件评估，得到备件基础性能条件评估结果。这一过程旨在通过对备件属性信息的评估来确定每个特征的重要性，从而为后续的隐式交互提供指导。备件基础性能条件评估可以基于历史数据、专家知识或通过机器学习模型来完成。
[0127] 例如，备件属性信息可能包括型号、制造商、生产日期、设计寿命等。计算机系统可以基于这些属性对备件的性能进行初步评估。假设备件属性信息隐式表示为A＝[0.5,0.3,0.2,0.1]，其中每个元素代表不同属性的隐式表示。系统首先对这些属性进行评估。例如，型号可能对备件的性能影响较大，生产日期和设计寿命次之，制造商相对较小。系统可以使用一个简单的评分系统或一个机器学习模型来评估这些属性的重要性。
[0128] 具体地，假设系统使用一个简单的评分系统对备件属性信息进行评估。系统可以根据历史数据或专家知识为每个属性分配一个评分，评分越高表示该属性对备件性能的影响越大。例如，型号评分8，生产日期评分6，设计寿命评分5，制造商评分4。系统可以将这些评分转换为重要性参数，例如，通过归一化处理。
[0129] 步骤S5112中，计算机系统根据备件基础性能条件评估结果确定备件属性信息隐式表示与测试响应隐式表示对应的重要性参数。这一过程通过评估结果来确定各个特征的重要性，从而在隐式交互中突出关键信息。假设测试响应隐式表示为T＝[0.4,0.6,0.3,0.7]，系统需要为其分配相应的重要性参数。
[0130] 假设测试响应数据包括工作温度、电压范围、信号强度等。系统可以使用类似的方法对这些特征进行评估。例如，工作温度评分7，电压范围评分5，信号强度评分6，其他因素评分3。通过归一化处理，得到测试响应隐式表示的重要性参数：
[0131]
[0132] β≈[0.3333,0.2381,0.2857,0.1429]；
[0133] 通过上述步骤S5111和S5112的操作，计算机系统根据备件基础性能条件评估结果确定了备件属性信息隐式表示与测试响应隐式表示对应的重要性参数。这一过程增强了原始数据的表征能力，为后续的隐式交互提供了更加丰富的信息。
[0134] 例如，假设备件属性信息隐式表示A代表备件的基本属性，如型号、制造商、生产日期等，而测试响应隐式表示T代表备件在实际使用中的测试响应数据，如工作温度、电压范围等。通过重要性参数的确定，系统能够更好地捕捉备件属性信息与测试响应数据之间的内在联系，从而为后续的性能评估提供更精确的支持。
[0135] 作为一种实施方式，步骤S520，确定交互隐式表示与性能先验标记隐式表示的数量积计算值，具体可以包括：
[0136] 步骤S521：根据性能先验标记隐式表示的隐式表示维数对交互隐式表示进行维数统一变换，得到目标交互隐式表示；
[0137] 步骤S522：对目标交互隐式表示与性能先验标记隐式表示进行数量积确定，得到数量积计算值。
[0138] 步骤S520中，计算机系统确定交互隐式表示与性能先验标记隐式表示的数量积计算值。这一过程分为两个具体步骤：根据性能先验标记隐式表示的隐式表示维数对交互隐式表示进行维数统一变换，得到目标交互隐式表示；对目标交互隐式表示与性能先验标记隐式表示进行数量积确定，得到数量积计算值。
[0139] 步骤S521中，计算机系统根据性能先验标记隐式表示的隐式表示维数对交互隐式表示进行维数统一变换，得到目标交互隐式表示。这一过程旨在确保交互隐式表示与性能先验标记隐式表示具有相同的维数，以便后续进行数量积计算。例如，假设性能先验标记隐式表示的维数为4，即P＝[0.3,0.2,0.1,0.4]，而交互隐式表示的维数也为4，即I＝[0.21,0.09,0.04,0.012]。如果两者的维数一致，则无需进行维数统一变换；如果维数不一致，则需要通过插值、补零或其他方法进行维数匹配。例如，假设交互隐式表示的维数为3，即I＝[0.21,0.09,0.04]，而性能先验标记隐式表示的维数为4。系统可以通过补零的方式将交互隐式表示的维数增加到4：I'＝[0.21,0.09,0.04,0]。这样，目标交互隐式表示I'就与性能先验标记隐式表示P具有相同的维数。
[0140] 步骤S522中，计算机系统对目标交互隐式表示与性能先验标记隐式表示进行数量积确定，得到数量积计算值。数量积计算值可以用来衡量交互隐式表示与性能先验标记隐式表示之间的相似程度。数量积计算过程可以表示为：
[0141] S＝I'·P；
[0142] 其中·表示向量的点积运算。
[0143] 具体计算过程为：
[0144] S＝[0.21,0.09,0.04,0]·[0.3,0.2,0.1,0.4]；
[0145] S＝0.21·0.3+0.09·0.2+0.04·0.1+0·0.4；
[0146] S＝0.063+0.018+0.004+0；
[0147] S＝0.085；
[0148] 通过上述步骤S521和S522的操作，计算机系统根据性能先验标记隐式表示的隐式表示维数对交互隐式表示进行了维数统一变换，并对目标交互隐式表示与性能先验标记隐式表示进行了数量积确定，得到了数量积计算值。这一过程为后续确定待评估天气雷达备件与每一雷达备件性能类型对应的倾向支持系数提供了基础。
[0149] 例如，假设计算机系统已经得到了备件属性信息隐式表示、测试响应隐式表示和性能先验标记隐式表示。通过隐式交互和数量积计算，系统能够量化备件在不同性能类型下的倾向性。
[0150] 作为一种实施方式，步骤S200，根据第一机器学习算法对备件属性信息进行隐式表示挖掘，得到备件属性信息隐式表示，具体可以包括：
[0151] 步骤S210：依据预设数据容量对备件属性信息进行数据提取，得到目标备件属性数据；
[0152] 步骤S220：根据第一机器学习算法对目标备件属性数据进行隐式表示挖掘，得到备件属性信息隐式表示。
[0153] 步骤S200中，计算机系统根据第一机器学习算法对备件属性信息进行隐式表示挖掘，得到备件属性信息隐式表示。这一过程分为两个具体步骤：依据预设数据容量对备件属性信息进行数据提取，得到目标备件属性数据；根据第一机器学习算法对目标备件属性数据进行隐式表示挖掘，得到备件属性信息隐式表示。
[0154] 步骤S210中，计算机系统依据预设数据容量对备件属性信息进行数据提取，得到目标备件属性数据。这一过程旨在保证备件属性信息的完整性和一致性，以便后续处理。预设数据容量是指系统预先定义的数据集大小，用于确保所有备件属性信息都符合统一的数据格式和大小。例如，假设预设数据容量为5个属性，而备件属性信息可能包括型号、制造商、生产日期、设计寿命、保修期限等。如果备件属性信息的实际属性数量少于预设数据容量，系统需要进行数据填充；如果实际属性数量多于预设数据容量，则需要进行数据删减。
[0155] 假设备件属性信息包括型号、制造商、生产日期、设计寿命、保修期限、使用环境六个属性，而预设数据容量为5。系统将删除最后一个属性，即使用环境，以符合预设数据容量。此时，目标备件属性数据为：A＝[型号,制造商,生产日期,设计寿命,保修期限]。如果备件属性信息只包含四个属性，即型号、制造商、生产日期、设计寿命，系统需要进行数据填充。例如，可以在末尾添加一个虚拟属性，如“无特殊备注”，以达到预设数据容量。此时，目标备件属性数据为：A＝[型号,制造商,生产日期,设计寿命,无特殊备注]。
[0156] 步骤S220中，计算机系统根据第一机器学习算法对目标备件属性数据进行隐式表示挖掘，得到备件属性信息隐式表示。这一过程通过机器学习模型将备件属性信息转换为一个固定长度的向量，从而更好地捕捉备件属性信息之间的内在联系。例如，第一机器学习算法可以是一个深度神经网络(DNN)，用于从备件属性信息中提取特征并进行隐式表示挖掘。
[0157] 假设目标备件属性数据为：A＝[型号,制造商,生产日期,设计寿命,保修期限]。系统可以将这些属性转换为数值形式，例如：A＝[1234,XYZ,2022‑01‑01,10,5]。其中，1234表示型号编号，XYZ表示制造商名称编码，2022‑01‑01表示生产日期，10表示设计寿命(年)，5表示保修期限(年)。
[0158] 接下来，系统使用DNN对这些数值进行处理。DNN包含输入层、若干隐藏层和输出层。输入层接收备件属性信息，隐藏层通过非线性变换捕捉备件属性之间的复杂关系，输出层生成一个固定长度的向量，即备件属性信息隐式表示。例如，假设DNN的隐藏层包含两个全连接层，每个全连接层使用ReLU激活函数。输入层接收备件属性信息向量A，经过隐藏层处理后，输出层生成一个长度为10的向量，即备件属性信息隐式表示A'。具体地，假设输入层接收的向量为A＝[1234,XYZ,2022‑01‑01,10,5]，第一个全连接层使用权重矩阵W1和偏置向量b1，第二个全连接层使用权重矩阵W2和偏置向量b2。计算过程可以表示为：
[0159] H1＝ReLU(W1·A+b1)；
[0160] H2＝ReLU(W2·H1+b2)；
[0161] 其中，H1表示第一个隐藏层的输出，H2表示第二个隐藏层的输出。最终，输出层生成备件属性信息隐式表示A'。
[0162] 例如，假设W1和b1将输入向量A转换为一个长度为10的中间向量H1，然后W2和b2将H1转换为一个长度为10的向量A'，即备件属性信息隐式表示。
[0163] 通过上述步骤S210和S220的操作，计算机系统根据第一机器学习算法对备件属性信息进行了隐式表示挖掘，得到了备件属性信息隐式表示。这一过程为后续步骤提供了重要的基础，有助于提升天气雷达备件性能检测评估的精度与效率。通过数据提取和隐式表示挖掘，系统能够更好地理解和利用备件属性信息之间的相互作用，从而在全自动天气雷达备件性能检测评估中发挥重要作用。
[0164] 作为一种实施方式，步骤S210，依据预设数据容量对备件属性信息进行数据提取，得到目标备件属性数据，具体可以包括：
[0165] 步骤S211：如果备件属性信息的数据容量小于预设数据容量时，根据预设数据容量对备件属性信息进行数据项填充，得到目标备件属性数据；
[0166] 步骤S212：如果备件属性信息的数据容量大于或等于预设数据容量时，依据预设数据容量对备件属性信息进行数据项删减，得到目标备件属性数据。
[0167] 步骤S210中，计算机系统依据预设数据容量对备件属性信息进行数据提取，得到目标备件属性数据。这一过程分为两种情况：如果备件属性信息的数据容量小于预设数据容量时，系统根据预设数据容量对备件属性信息进行数据项填充，得到目标备件属性数据；如果备件属性信息的数据容量大于或等于预设数据容量时，系统依据预设数据容量对备件属性信息进行数据项删减，得到目标备件属性数据。
[0168] 步骤S211中，计算机系统在备件属性信息的数据容量小于预设数据容量的情况下，根据预设数据容量对备件属性信息进行数据项填充，得到目标备件属性数据。例如，假设预设数据容量为五个属性，而备件属性信息仅包含型号、制造商、生产日期三个属性。系统将在原始属性基础上添加两个虚拟属性，以满足预设数据容量。这两个虚拟属性可以是默认值或者基于规则生成的属性，如“标准保修期”、“无特殊使用环境”，其目的是使所有备件属性信息保持一致的数据格式，便于后续处理。例如，型号为“RDA‑1234”的备件，其原始属性信息为型号＝RDA‑1234,制造商＝XYZ公司,生产日期＝2022‑01‑01，经过数据项填充后的目标备件属性数据为型号＝RDA‑1234,制造商＝XYZ公司,生产日期＝2022‑01‑01,标准保修期＝3年,无特殊使用环境。
[0169] 步骤S212中，计算机系统在备件属性信息的数据容量大于或等于预设数据容量的情况下，依据预设数据容量对备件属性信息进行数据项删减，得到目标备件属性数据。例如，若预设数据容量仍为五个属性，而备件属性信息包含型号、制造商、生产日期、设计寿命、保修期限、使用环境六个属性。系统将从六个属性中选择五个属性保留，以符合预设数据容量。这一选择过程可以基于优先级或者重要性进行，通常保留那些对于备件性能检测评估更为关键的信息。例如，系统可以选择保留型号、制造商、生产日期、设计寿命、保修期限这五个属性，忽略使用环境。因此，型号为“RDA‑1234”的备件，其原始属性信息为型号＝RDA‑1234,制造商＝XYZ公司,生产日期＝2022‑01‑01,设计寿命＝10,保修期限＝5年,使用环境＝户外，经过数据项删减后的目标备件属性数据为型号＝RDA‑1234,制造商＝XYZ公司,生产日期＝2022‑01‑01,设计寿命＝10年,保修期限＝5年。
[0170] 在处理备件属性信息时，计算机系统可以应用到一些简单的机器学习模型来辅助决策，尤其是在确定哪些属性更为重要或应该保留哪些属性时。例如，系统可以使用特征选择算法来评估不同属性对于预测备件性能的重要性。一个常用的特征选择方法是基于互信息(Mutual Information)的评分，它衡量了备件属性与备件性能之间的关联程度。通过计算每个属性与备件性能之间的互信息得分，系统可以选择得分最高的前N个属性作为目标备件属性数据，其中N等于预设数据容量。互信息计算公式如下：
[0171]
[0172] 其中，I(X；Y)代表属性X与备件性能Y之间的互信息，p(x,y)代表属性X与备件性能Y同时出现的概率，p(x)和p(y)分别代表属性X和备件性能Y各自出现的概率。
[0173] 通过上述步骤S211和S212的操作，计算机系统依据预设数据容量对备件属性信息进行了数据提取，得到目标备件属性数据。这一过程为后续步骤提供了重要的基础，有助于提升天气雷达备件性能检测评估的精度与效率。通过数据项填充或删减，系统能够保证所有备件属性信息具有相同的数据容量。
[0174] 作为一种实施方式，步骤S100，获取待评估天气雷达备件的备件属性信息、待评估天气雷达备件的测试响应数据以及多个雷达备件性能类型对应的性能先验标记集合之前，还可以各机器学习算法的训练过程，具体包括：
[0175] 步骤S10：获取调试示例模板，调试示例模板包括模板天气雷达备件的模板备件属性信息、模板天气雷达备件的模板测试响应数据、模板天气雷达备件的模板雷达备件性能类型先验标记以及多个雷达备件性能类型对应的性能先验标记集合。
[0176] 步骤S10中，计算机系统获取调试示例模板，该模板包括模板天气雷达备件的模板备件属性信息、模板测试响应数据、模板雷达备件性能类型先验标记以及多个雷达备件性能类型对应的性能先验标记集合。这一过程是机器学习算法训练的前提，确保算法能够基于高质量的数据进行学习，从而提高后续性能评估的准确性。计算机系统首先获取模板天气雷达备件的模板备件属性信息。模板备件属性信息包括但不限于型号、制造商、生产日期、设计寿命等基本信息。例如，一个模板备件的属性信息可以是[型号＝RDA‑1234},制造商＝XYZ公司,生产日期＝2022‑01‑01,设计寿命＝10年]。这些属性信息是备件的基本描述，对于理解备件的工作特性和历史背景至关重要。
[0177] 接着，计算机系统获取模板天气雷达备件的模板测试响应数据。模板测试响应数据反映了备件在实际运行或测试中的表现，可能包括信号强度、工作温度范围、电压波动等。例如，假设一个模板备件的测试响应数据为[信号强度＝[85,90,87,88,92],工作温度＝[25,30,28,27,26],电压波动＝[0.5,0.6,0.4,0.3,0.7]]。这些数据提供了备件在不同条件下的性能表现，是评估备件性能的关键依据。
[0178] 此外，计算机系统还需要获取模板天气雷达备件的模板雷达备件性能类型先验标记。这些先验标记是对备件性能类型的预判或期望值，例如“高稳定性”、“高灵敏度”或“长寿命”。模板雷达备件性能类型先验标记可以是基于专家经验或历史数据分析得出的。例如，假设一个模板备件的先验标记为[高稳定性,一般灵敏度,长寿命]，这些标记帮助系统了解备件在某些性能类型上的预期表现。
[0179] 最后，计算机系统获取多个雷达备件性能类型对应的性能先验标记集合。性能先验标记集合包含了不同性能类型的标记信息，用于训练算法时的监督学习。例如，性能先验标记集合可以是["高稳定性":1,"一般灵敏度":0,"长寿命":1]，其中1表示性能良好，0表示性能一般。这些标记集合用于指导算法学习如何正确评估备件的性能。
[0180] 通过步骤S10的操作，计算机系统获取了调试示例模板，为后续的算法训练提供了必要的数据支持。这一过程确保了算法能够在丰富的数据集上进行训练，从而提高其在全自动天气雷达备件性能检测评估中的准确性和鲁棒性。例如，通过这些模板数据，系统可以训练一个神经网络模型来学习备件属性信息与测试响应数据之间的关联，并据此评估备件的性能类型。这一过程展示了AI技术在处理复杂数据时的强大能力，有助于提升天气雷达备件性能检测评估的精度与效率。
[0181] 步骤S20：根据第一机器学习算法对模板备件属性信息进行隐式表示挖掘，得到模板备件属性信息隐式表示。
[0182] 步骤S20中，计算机系统根据第一机器学习算法对模板备件属性信息进行隐式表示挖掘，得到模板备件属性信息隐式表示。这一过程旨在通过机器学习算法将备件属性信息转换为一种紧凑且富含信息的表示形式，从而更好地捕捉备件属性之间的内在联系。
[0183] 计算机系统使用第一机器学习算法对模板备件属性信息进行处理。第一机器学习算法可以是一个深度神经网络(DNN)，如多层感知器(MLP)，用于从备件属性信息中提取特征并进行隐式表示挖掘。例如，模板备件属性信息可以包括型号、制造商、生产日期、设计寿命等信息。为了进行隐式表示挖掘，计算机系统首先将这些文本信息转换为数值形式。例如，型号可以转换为型号编号1234，制造商可以转换为制造商编码，生产日期可以转换为距离某个基准日期的天数，设计寿命可以直接使用年份表示。接下来，计算机系统使用第一机器学习算法对这些数值化的备件属性信息进行处理。假设使用的是一个包含多个隐藏层的深度神经网络，该网络可以捕捉备件属性之间的复杂关系，并将其转换为一个固定长度的向量。例如，假设第一机器学习算法是一个具有两个隐藏层的DNN，每个隐藏层都有10个神经元，并使用ReLU激活函数。输入层接收备件属性信息向量，隐藏层通过非线性变换捕捉备件属性之间的复杂关系，输出层生成一个固定长度的向量，即模板备件属性信息隐式表示。
[0184] 具体地，假设输入层接收的向量为[1234,1,8212,10]，第一个隐藏层使用权重矩阵W1和偏置向量b1，第二个隐藏层使用权重矩阵W2和偏置向量b2。计算过程可以表示为：
[0185] H1＝ReLU(W1·A+b1)；
[0186] H2＝ReLU(W2·H1+b2)；
[0187] 其中，A表示输入的备件属性信息向量，H1表示第一个隐藏层的输出，H2表示第二个隐藏层的输出。最终，输出层生成模板备件属性信息隐式表示A'。
[0188] 通过上述步骤S20的操作，计算机系统根据第一机器学习算法对模板备件属性信息进行了隐式表示挖掘，得到了模板备件属性信息隐式表示。这一过程增强了原始数据的表征能力，为后续的性能评估提供了更加丰富的信息。例如，通过隐式表示挖掘，系统能够更好地理解和利用备件属性信息之间的相互作用，从而在全自动天气雷达备件性能检测评估中发挥重要作用。
[0189] 步骤S30：根据第二机器学习算法对模板测试响应数据进行隐式表示挖掘，得到模板测试响应隐式表示。
[0190] 步骤S30中，计算机系统根据第二机器学习算法对模板测试响应数据进行隐式表示挖掘，以获取模板测试响应的隐式表示。此步骤的核心在于应用特定的机器学习模型来分析和转化由备件性能测试所生成的数据，从而揭示出更深层次的信息，这些信息有助于全面评估备件的性能状态。
[0191] 计算机系统在此阶段采用的第二机器学习算法可以是一个深度卷积神经网络(CNN)，专门用于处理模板测试响应数据中的模式识别任务。模板测试响应数据可能包括雷达备件在不同环境条件下的运行数据，如信号强度、噪声水平、回波延迟等。例如，对于某个特定的雷达备件，其测试响应数据可以是[信号强度＝80dBm,噪声水平＝10dB,回波延迟＝2ms,温度＝25℃]等。
[0192] 为了进行隐式表示挖掘，计算机系统首先需要将这些测试响应数据转换成适合机器学习模型处理的形式。例如，可以将每项测量值转化为标准化数值，使得所有数据都在相同的尺度上。接着，这些数值可以组成一个多维数组，作为CNN的输入。假设经过预处理后，测试响应数据数组为[0.8,0.1,0.002,0.25]，这里假定温度已被转换为相对于某个基准温度的比例值。
[0193] 接下来，计算机系统使用第二机器学习算法(本例中的CNN)对测试响应数据数组进行处理。假设使用的CNN包含一个输入层、多个卷积层、池化层以及全连接层。输入层接收测试响应数据数组，卷积层通过一系列滤波器来检测输入数据中的局部特征，池化层则进一步降低数据维度以减少计算复杂度，最后，全连接层负责将这些特征组合起来形成最终的隐式表示。
[0194] 具体而言，假设输入层接收的数组为[0.8,0.1,0.002,0.25]，第一个卷积层使用权重矩阵Wconv1和偏置向量bconv1，随后的池化层通过最大池化操作减少数据维度，第二个卷积层继续使用权重矩阵Wconv2和偏置向量bconv2进一步提取特征，最后全连接层使用权重矩阵Wfc和偏置向量bfc生成固定长度的向量，即模板测试响应隐式表示。例如，假设输入层接收到的数组为[0.8,0.1,0.002,0.25]，经过一系列卷积、池化操作后，全连接层生成的模板测试响应隐式表示为[0.7,‑0.2,0.4,0.1,‑0.3,0.5,‑0.1,0.6,0.2,‑0.4]。
[0195] 值得注意的是，在训练阶段，计算机系统会使用损失函数来衡量模型预测的隐式表示与实际目标之间的差距，并通过反向传播算法调整模型参数以最小化损失。损失函数可以是均方误差(MSE)，公式为：
[0196]
[0197] 其中yi代表真实值， 代表预测值，n为样本数量。通过不断迭代更新模型参数，使得损失函数值逐渐减小，直到达到预设的收敛标准或者完成预定的训练轮次。
[0198] 综上，通过步骤S30的操作，计算机系统根据第二机器学习算法对模板测试响应数据进行了隐式表示挖掘，得到了模板测试响应隐式表示。这一步骤提高了对测试响应数据的理解深度，为后续的全自动天气雷达备件性能检测评估提供了更为精准的基础。
[0199] 步骤S40：对模板备件属性信息隐式表示与模板测试响应隐式表示进行隐式表示交互，得到模板交互隐式表示。
[0200] 步骤S40中，计算机系统对模板备件属性信息隐式表示与模板测试响应隐式表示进行隐式表示交互，以得到模板交互隐式表示。此步骤的关键在于利用先进的机器学习方法，将从备件属性信息中提取到的特征与备件在实际测试中的表现相结合，以期发现两者之间潜在的关联，进而为备件性能的综合评估提供更加全面的数据基础。
[0201] 计算机系统在此阶段采用的方法可能是一个多层感知器(MLP)或者一种更复杂的模型，比如Transformer架构，用来捕捉两个不同来源隐式表示之间的相互作用。模板备件属性信息隐式表示可能包含了关于备件设计规格、材料特性、制造工艺等属性信息，而模板测试响应隐式表示则涵盖了备件在特定测试条件下表现出的功能性能指标。例如，模板备件属性信息隐式表示可能是由以下特征组成的向量：[设计规格＝1,材料硬度＝0.8,制造精度＝0.9,使用寿命＝0.7]；模板测试响应隐式表示则是基于备件实际测试数据形成的向量：[信号强度＝0.8,噪声水平＝0.1,回波延迟＝0.002,温度影响＝0.25]。
[0202] 为了实现隐式表示交互，计算机系统首先将这两个向量作为输入传递给交互模型。以Transformer为例，该模型能够通过自注意力机制(self‑attention mechanism)捕捉到不同特征之间的依赖关系。在输入层之后，系统将每个向量映射到一个高维空间，在这个空间里，不同特征之间的关系可以通过点积或者其他形式的相似度计算来量化。例如，对于上述两个向量，系统可以计算它们之间的余弦相似度，公式为：
[0203]
[0204] 其中a和b分别是两个向量，·表示点积运算∥a∥和∥b∥分别表示向量的范数。
[0205] 在交互层，系统会利用Transformer中的多头自注意力机制来增强不同特征间的相互作用。例如，对于设计规格和信号强度这两个特征，系统可以计算它们之间的注意力权重，公式为：
[0206]
[0207] 其中Q代表查询向量，K代表键向量，V代表值向量，dk是键向量的维度。通过这种方式，系统不仅能够评估单个特征的重要性，还能够理解不同特征之间的相互作用。
[0208] 在计算完所有特征之间的交互后，系统会将这些交互结果整合成一个新的向量，即模板交互隐式表示。例如，假设在交互层之后，系统得到的新向量为[0.65,‑0.12,0.48,0.19,‑0.27,0.52,‑0.11,0.61,0.23,‑0.42]，这个向量包含了关于备件属性与测试响应之间相互作用的信息。
[0209] 在训练过程中，为了优化模型，系统会定义一个损失函数来衡量模型输出与期望输出之间的差异。常见的损失函数包括交叉熵损失(Cross‑Entropy Loss)，适用于分类任务。通过最小化损失函数，系统能够逐步调整模型参数，提高模型在预测备件性能方面的准确性和可靠性。
[0210] 总之，通过步骤S40的操作，计算机系统有效地实现了对模板备件属性信息隐式表示与模板测试响应隐式表示之间的隐式表示交互，形成了模板交互隐式表示，为后续的备件性能评估提供了更深入的数据支持。
[0211] 步骤S50：根据第三机器学习算法对性能先验标记集合进行隐式表示挖掘，得到模板性能先验标记隐式表示。
[0212] 步骤S50中，计算机系统根据第三机器学习算法对性能先验标记集合进行隐式表示挖掘，以得到模板性能先验标记隐式表示。这一过程旨在将性能先验标记集合转换为一个紧凑且富有信息量的向量形式，以便后续与其他隐式表示进行有效的结合与分析。
[0213] 计算机系统首先获取性能先验标记集合，该集合包含了多个雷达备件性能类型对应的性能先验标记。例如，性能先验标记集合可以包括“高稳定性”、“高灵敏度”、“长寿命”等标签。这些标记是基于历史数据或专家经验，用于描述备件在特定性能类型下的预期表现。为了便于机器学习算法处理，计算机系统需要将这些标记转换为数值形式。假设性能先验标记集合为["高稳定性":1,"一般灵敏度":0,"长寿命":1]，这里的数字1和0分别表示性能良好和一般。
[0214] 接下来，计算机系统使用第三机器学习算法对性能先验标记集合进行隐式表示挖掘。第三机器学习算法可以是一个多层感知器(MLP)或其他类型的神经网络，如循环神经网络(RNN)或长短时记忆网络(LSTM)，这些模型特别擅长处理序列数据和分类任务。在这个例子中，系统可能使用一个简单的MLP来将标记集合转换为隐式表示。
[0215] 假设输入层接收的标记集合为[1,0,1]，其中1表示性能良好，0表示性能一般。系统可以将这个向量作为输入传递给MLP。MLP包含输入层、一个或多个隐藏层和输出层。输入层接收性能先验标记集合向量，隐藏层通过非线性变换捕捉标记集合中的复杂关系，输出层生成一个固定长度的向量，即模板性能先验标记隐式表示。
[0216] 在训练过程中，为了优化模型，系统会定义一个损失函数来衡量模型输出与期望输出之间的差异。常见的损失函数包括均方误差(MSE)或交叉熵损失(Cross‑Entropy Loss)，适用于回归或分类任务。通过最小化损失函数，系统能够逐步调整模型参数，提高模型在预测备件性能方面的准确性和可靠性。
[0217] 通过上述步骤S50的操作，计算机系统根据第三机器学习算法对性能先验标记集合进行了隐式表示挖掘，得到了模板性能先验标记隐式表示。这一过程增强了原始标记数据的表征能力，为后续的性能评估提供了更加丰富的信息。例如，通过隐式表示挖掘，系统能够更好地理解和利用性能先验标记集合中的信息，从而在全自动天气雷达备件性能检测评估中发挥重要作用。
[0218] 步骤S60：根据模板交互隐式表示、模板性能先验标记隐式表示和模板雷达备件性能类型先验标记确定调试误差值，并根据调试误差值对第一机器学习算法、第二机器学习算法和第三机器学习算法的算法配置变量进行优化。
[0219] 步骤S60中，计算机系统根据模板交互隐式表示、模板性能先验标记隐式表示以及模板雷达备件性能类型先验标记来确定调试误差值，并根据调试误差值对第一机器学习算法、第二机器学习算法和第三机器学习算法的算法配置变量进行优化。此过程旨在通过反馈机制改进算法，使其更精确地适应天气雷达备件性能检测评估的需求。
[0220] 计算机系统首先获取模板交互隐式表示、模板性能先验标记隐式表示以及模板雷达备件性能类型先验标记。这些隐式表示是通过之前步骤中的机器学习模型生成的。例如，模板交互隐式表示可能是从雷达备件使用环境数据中提取出的特征向量，假设其形式为I＝[0.5,0.2,‑0.3,0.4]；模板性能先验标记隐式表示是从备件性能先验标记集合中挖掘出的信息，形式为P'＝[0.5,‑0.2,0.3,0.1,0.4,‑0.1,0.6,‑0.3,0.2,‑0.4]；模板雷达备件性能类型先验标记则表示了不同性能类型下备件的期望表现，形式为T＝[0.7,0.3,0.9,0.2]。接下来，计算机系统根据这些隐式表示计算调试误差值。调试误差值反映了算法预测结果与实际性能指标之间的差距。系统可能采用均方误差(Mean Squared Error,MSE)作为损失函数来计算调试误差值。
[0221] 一旦确定了调试误差值，计算机系统便开始优化第一机器学习算法、第二机器学习算法和第三机器学习算法的算法配置变量。优化过程通常涉及梯度下降法或其他优化算法，以最小化损失函数。在每次迭代中，系统都会更新算法的权重和偏差，以减小调试误差值。
[0222] 为了具体展示如何优化算法配置变量，假设第一机器学习算法是一个卷积神经网络(CNN)，用于识别雷达备件图像中的缺陷特征。第二机器学习算法是一个递归神经网络(RNN)，用于处理时间序列数据，例如备件的运行状态变化。第三机器学习算法是一个多层感知器(MLP)，用于挖掘性能先验标记集合的隐式表示。在优化过程中，系统会调整这些模型的参数，比如CNN中的卷积核尺寸、RNN中的隐藏单元数量以及MLP中的层数和每层的节点数等。
[0223] 通过不断迭代优化过程，计算机系统能够逐步改善三个机器学习算法的表现，使得它们能够更准确地预测雷达备件的性能，减少调试误差值。这种闭环的反馈优化机制确保了系统的持续改进，最终实现了AI辅助的全自动天气雷达备件性能检测评估的高效性和准确性。例如，经过若干轮优化后，系统能够更精确地区分不同雷达备件在各种环境条件下的性能差异，从而提供更为可靠的性能评估结果。
[0224] 步骤S70：迭代进行获取调试示例模板并根据获取到的调试示例模板对第一机器学习算法、第二机器学习算法和第三机器学习算法的算法配置变量进行优化的步骤，在第一机器学习算法、第二机器学习算法和第三机器学习算法达到预设的调试停止条件时停止。
[0225] 步骤S70中，计算机系统迭代地执行获取调试示例模板并对第一机器学习算法、第二机器学习算法和第三机器学习算法的算法配置变量进行优化的过程，直至这些算法达到预设的调试停止条件时停止。该过程设计为通过不断的学习和调整来提升机器学习模型在天气雷达备件性能检测评估中的表现。
[0226] 计算机系统首先从历史数据中获取调试示例模板。这些模板包括但不限于雷达备件在特定环境条件下的性能数据、备件使用期间的维护记录、以及由专家标注的性能评价。模板数据可能包含多种类型的特征，如雷达信号强度的变化模式、备件温度随时间的变化曲线等。例如，一个具体的调试示例模板可以是一组雷达回波数据的时间序列，形式为X＝[x1,x2,...,xt]，其中每xi代表在时刻i的雷达回波强度。此外，模板还可能包含性能标签Y＝[y1,y2,...,yn]，每个yi对应于雷达备件在某一方面的性能评分。获得调试示例模板后，计算机系统使用这些模板数据来优化第一机器学习算法、第二机器学习算法和第三机器学习算法的算法配置变量。第一机器学习算法可能是一个卷积神经网络(CNN)，用于分析雷达备件的图像特征；第二机器学习算法可能是一个长短期记忆网络(LSTM)，用来处理雷达备件的历史数据序列；第三机器学习算法可能是一个集成学习框架，如随机森林或梯度提升树(GBT)，用于综合评估雷达备件的整体性能。系统通过反向传播算法来调整算法配置变量，即通过计算损失函数相对于各参数的梯度来进行参数更新。损失函数可以是均方误差(MSE)。
[0227] 在每一次迭代中，计算机系统都会利用新获取的调试示例模板来评估当前模型的性能，并据此更新算法配置变量。例如，对于CNN模型，系统可以调整卷积核的大小、步长或是激活函数；对于LSTM模型，则可能改变隐藏层的单元数量或丢弃率；而对于随机森林模型，则可能更改决策树的数量或最大深度。系统根据预设的调试停止条件来决定何时结束迭代过程。这些条件可以包括但不限于达到预定的迭代次数、模型性能不再显著提高或损失函数的值低于某一阈值。
[0228] 计算机系统在整个迭代过程中持续监测第一机器学习算法、第二机器学习算法和第三机器学习算法的性能指标，如精度、召回率或F1分数等，并基于这些指标调整算法配置变量。随着迭代的进行，模型逐渐学习到更加复杂和有用的特征表示，提高了对天气雷达备件性能检测评估的准确性。当满足预设的调试停止条件时，系统停止迭代过程，并输出最终优化后的算法配置。这一流程确保了机器学习模型能够在处理天气雷达备件性能检测任务时表现出最佳性能。例如，优化后的模型能够更准确地识别雷达备件的潜在故障模式，并提前预警，从而提高雷达系统的可靠性和可用性。
[0229] 作为一种实施方式，步骤S60，根据模板交互隐式表示、模板性能先验标记隐式表示和模板雷达备件性能类型先验标记确定调试误差值，并根据调试误差值对第一机器学习算法、第二机器学习算法和第三机器学习算法的算法配置变量进行优化，具体可以包括：
[0230] 步骤S61：根据第四机器学习算法对模板交互隐式表示进行维度调整，得到目标模板交互隐式表示；
[0231] 步骤S62：对目标模板交互隐式表示与模板性能先验标记隐式表示进行数量积确定，得到模板备件性能评估结果；
[0232] 步骤S63：根据模板备件性能评估结果与模板雷达备件性能类型先验标记确定调试误差值，并根据调试误差值对第一机器学习算法、第二机器学习算法、第三机器学习算法和第四机器学习算法的算法配置变量进行优化；
[0233] 步骤S70，迭代进行获取调试示例模板并根据获取到的调试示例模板对第一机器学习算法、第二机器学习算法和第三机器学习算法的算法配置变量进行优化的步骤，在第一机器学习算法、第二机器学习算法和第三机器学习算法达到预设的调试停止条件时停止，具体可以包括：迭代进行获取调试示例模板并根据获取到的调试示例模板对第一机器学习算法、第二机器学习算法、第三机器学习算法和第四机器学习算法的算法配置变量进行优化的步骤，在第一机器学习算法、第二机器学习算法、第三机器学习算法和第四机器学习算法达到预设的调试停止条件时停止。
[0234] 步骤S60和S70中，计算机系统根据模板交互隐式表示、模板性能先验标记隐式表示和模板雷达备件性能类型先验标记确定调试误差值，并根据调试误差值对第一机器学习算法、第二机器学习算法、第三机器学习算法和第四机器学习算法的算法配置变量进行优化。此过程通过迭代的方式持续进行，直到所有算法达到预设的调试停止条件为止。这一过程旨在通过不断的学习和调整来提升机器学习模型在天气雷达备件性能检测评估中的表现。
[0235] 步骤S61中，计算机系统根据第四机器学习算法对模板交互隐式表示进行维度调整，得到目标模板交互隐式表示。这一过程是为了确保模板交互隐式表示与模板性能先验标记隐式表示具有相同的维度，从而便于后续的数量积计算。第四机器学习算法可以是一个降维算法，如主成分分析(PCA)或自动编码器(Autoencoder)。例如，假设模板交互隐式表示为一个长度为10的向量I＝[0.5,0.2,‑0.3,0.4,0.1,0.3,‑0.2,0.6,0.2,‑0.4]，而模板性能先验标记隐式表示为长度为5的向量P'＝[0.5,‑0.2,0.3,0.1,0.4]。为了进行数量积计算，系统需要将模板交互隐式表示调整为与模板性能先验标记隐式表示相同的维度。假设使用PCA降维，得到的目标模板交互隐式表示为I'＝[0.4,0.1,‑0.2,0.3,0.2]。
[0236] 步骤S62中，计算机系统对目标模板交互隐式表示与模板性能先验标记隐式表示进行数量积确定，得到模板备件性能评估结果。数量积计算是一种衡量两个向量之间相似性的方法。
[0237] 步骤S63中，计算机系统根据模板备件性能评估结果与模板雷达备件性能类型先验标记确定调试误差值，并根据调试误差值对第一机器学习算法、第二机器学习算法、第三机器学习算法和第四机器学习算法的算法配置变量进行优化。调试误差值反映了模型预测结果与实际性能指标之间的差距。系统可能采用均方误差(Mean Squared Error,MSE)作为损失函数来计算调试误差值。在优化过程中，系统会调整算法的权重和偏差，以减小调试误差值。通过不断迭代优化过程，计算机系统能够逐步改善四个机器学习算法的表现，使得它们能够更准确地预测雷达备件的性能，减少调试误差值。
[0238] 步骤S70中，计算机系统迭代地执行获取调试示例模板并对第一机器学习算法、第二机器学习算法、第三机器学习算法和第四机器学习算法的算法配置变量进行优化的过程，直至这些算法达到预设的调试停止条件时停止。系统从历史数据中获取调试示例模板，这些模板包括但不限于雷达备件在特定环境条件下的性能数据、备件使用期间的维护记录、以及由专家标注的性能评价。模板数据可能包含多种类型的特征，如雷达信号强度的变化模式、备件温度随时间的变化曲线等。在每一次迭代中，计算机系统都会利用新获取的调试示例模板来评估当前模型的性能，并据此更新算法配置变量。例如，对于第一机器学习算法(如CNN)，系统可以调整卷积核的大小、步长或是激活函数；对于第二机器学习算法(如LSTM)，则可能改变隐藏层的单元数量或丢弃率；对于第三机器学习算法(如随机森林)，则可能更改决策树的数量或最大深度；对于第四机器学习算法(如PCA或Autoencoder)，则可能调整降维后的维度数量或隐藏层的结构。系统根据预设的调试停止条件来决定何时结束迭代过程。这些条件可以包括但不限于达到预定的迭代次数、模型性能不再显著提高或损失函数的值低于某一阈值。
[0239] 计算机系统在整个迭代过程中持续监测第一机器学习算法、第二机器学习算法、第三机器学习算法和第四机器学习算法的性能指标，如精度、召回率或F1分数等，并基于这些指标调整算法配置变量。随着迭代的进行，模型逐渐学习到更加复杂和有用的特征表示，提高了对天气雷达备件性能检测评估的准确性。当满足预设的调试停止条件时，系统停止迭代过程，并输出最终优化后的算法配置。这一流程确保了机器学习模型能够在处理天气雷达备件性能检测任务时表现出最佳性能。例如，优化后的模型能够更准确地识别雷达备件的潜在故障模式，并提前预警，从而提高雷达系统的可靠性和可用性。
[0240] 基于与图1中所示方法相同的原理，本申请实施例中还提供了一种AI辅助的全自动天气雷达备件性能检测评估装置10，如图2所示，该装置10包括：
[0241] 数据获取模块11，用于获取待评估天气雷达备件的备件属性信息、待评估天气雷达备件的测试响应数据以及多个雷达备件性能类型对应的性能先验标记集合；
[0242] 第一隐式表示模块12，用于根据第一机器学习算法对备件属性信息进行隐式表示挖掘，得到备件属性信息隐式表示；
[0243] 第二隐式表示模块13，用于根据第二机器学习算法对测试响应数据进行隐式表示挖掘，得到测试响应隐式表示；
[0244] 第三隐式表示模块14，用于根据第三机器学习算法对性能先验标记集合进行隐式表示挖掘，得到性能先验标记隐式表示，第一机器学习算法、第二机器学习算法和第三机器学习算法是根据相同批次的调试示例模板一起调试获得的；
[0245] 支持系数确定模块15，用于根据备件属性信息隐式表示、测试响应隐式表示和性能先验标记隐式表示确定待评估天气雷达备件与每一雷达备件性能类型对应的倾向支持系数；
[0246] 备件性能评估模块16，用于根据倾向支持系数确定待评估天气雷达备件的备件性能评估结果。
[0247] 上述实施例从虚拟模块的角度介绍了AI辅助的全自动天气雷达备件性能检测评估装置10，下述从实体模块的角度介绍一种计算机设备，具体如下所示：
[0248] 本申请实施例提供了一种计算机设备，如图3所示，计算机设备100包括：处理器101和存储器103。其中，处理器101和存储器103相连，如通过总线102相连。可选地，计算机设备100还可以包括收发器104。需要说明的是，实际应用中收发器104不限于一个，该计算机设备100的结构并不构成对本申请实施例的限定。
[0249] 本申请实施例提供了一种计算机设备，本申请实施例中的计算机设备包括：一个或多个处理器；存储器；一个或多个计算机程序，其中一个或多个计算机程序被存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序被处理器执行时，实现本申请提供的方法。
[0250] 本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当计算机程序在处理器上运行时，使得处理器可以执行前述方法实施例中相应的内容。
[0251] 以上所述仅是本申请的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。
