基于随机森林的船用消防监控软件测评方法的研究

【摘要】：船舶在航行或系泊状态中,船用消防监控软件作为消防监控系统中重要组成部分,主要功能用于全船火灾、消防监控设备监测,对异常情况进行报警显示。软件采用综合组态技术,监测点覆盖消防监控设备状态监测、温度监测、可燃气体监测等多种类型,不同舱室及通道的监测点形成大量测点集合、内部存在多关联的业务逻辑处理关系。目前传统船用消防监控软件的测评方法中,监测功能的验证需要测评人员手工驱动数据存储值,一次只能改变单一测点状态。在功能逻辑测评中,存在无法输出非法、异常错误流程等特殊数据,不能全面地满足软件测评的要求。本文针对船用消防监控软件测点数据量级巨大、测点种类繁多、测点业务处理逻辑复杂的问题,提出了基于随机森林的船用消防监控软件测评方法,主要包括随机森林测评数据模型生成与决策化自动测评两个方面。通过该方法的深入研究与实际应用效果验证,对比测评人员在工作中常用的测评模式,可达到快速完成对被测软件测点数据的功能、性能、边界数据测评,缩短测评消耗工作时长、提高测评效率的效果。论文主要工作如下:1.对当前的随机森林算法进行了算法原理分析和优缺点总结,主要包括随机森林生成算法、决策生成算法。对目前常用的船用消防监控软件测评方式进行了梳理,主要对软件进行测点功能(包含正常、异常功能)、性能、模拟量边界的测评。2.针对船用消防监控软件测评的关键问题,本文提出了一种更具智能化、自动化的测评方法,即基于随机森林的决策化软件测评方法。首先,将待测软件相关的大量测评数据生成随机森林模型。然后,根据测评人员需求的输入,从测评数据模型中自动生成测评决策,将测评数据形成满足测评业务的测评驱动脚本,通过脚本的自动执行,在覆盖测评需求的同时快速完成对待测软件的测评工作。3.设计并搭建了方法应用验证系统。系统基于三层架构思想、运用随机森林技术,使用Winform技术进行开发。结合随机森林测评数据模型生成与决策化自动测评算法,在满足对待测软件功能、性能、边界的测评范围基础上,实现缩短测评工作耗时、提高了测评工作效率。通过系统运行效果证明了本方法的可行性和先进性。