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龙图腾网获悉南通市智勇电子有限公司申请的专利一种用于电子产品的测试控制方法及系统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：CN121540977B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610056659.1，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权一种用于电子产品的测试控制方法及系统是由魏志刚设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于电子产品的测试控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于电子产品的测试控制方法及系统，用于产品测试领域，该电子产品测试控制方法包括以下步骤：构建模块化测试环境室，为各测试模块设置和调控特定的环境参数；优化测试序列和资源配置；基于自动执行的工作状态和性能测试，根据模块化测试环境室的特性，同时对各测试模块施加变化的环境条件，并执行多项测试；收集多项测试过程中产生的关键数据，并利用分布式增强学习算法分析关键数据，识别电子产品在设计中的缺陷；持续监控测试过程中的异常状况。本发明能够根据电子产品的实际使用场景，精确模拟多变的环境条件，确保测试的高效运行和测试数据的准确性，通过优化测试序列和资源配置，减少资源浪费。

本发明授权一种用于电子产品的测试控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于电子产品的测试控制方法，其特征在于，该电子产品测试控制方法包括以下步骤： S1、根据电子产品预期的使用环境设定测试条件，构建模块化测试环境室，并在测试环境室中为各测试模块设置和调控特定的环境参数； S2、在模块化测试环境室中，利用预先配置的测试脚本自动执行工作状态和性能测试，并优化测试序列和资源配置； S3、基于自动执行的工作状态和性能测试，根据模块化测试环境室的特性，同时对各测试模块施加变化的环境条件，并执行多项测试； S4、在电子产品多项测试中，收集关于性能、耐久性及其他关键指标的测试数据；根据收集的测试数据的规模和复杂性配置Spark集群资源；利用ReliefF算法对收集的测试数据进行重要性评估，并基于评估结果创建多个针对性的特征子空间创建多个特征子空间；在多个特征子空间中利用自助法抽样方法训练多个分类与回归决策树；并集成所有的分类与回归决策树，得到最终的随机森林模型；利用最终的随机森林模型对测试数据进行分析，预测潜在的设计缺陷，并识别与缺陷相关的设计缺陷，同时针对识别的设计缺陷进行优化； S5、实施实时异常检测机制，持续监控测试过程中的异常状况，并在异常状况发生时立即调整测试参数； 所述在模块化测试环境室中，利用预先配置的测试脚本自动执行工作状态和性能测试，并优化测试序列和资源配置包括以下步骤： S21、在模块化测试环境室中，根据测试需求设置所需的环境参数至预定义的标准值； S22、运行预先配置的测试脚本，监测脚本的执行状态和性能指标； S23、利用粗糙集Q学习算法调整测试设备的工作负载和能源消耗，优化测试设备使用率和电力供应； S24、对测试结果进行初步分析和验证，收集反馈数据，确保每项测试都达到了预设的目标； 所述利用粗糙集Q学习算法调整测试设备的工作负载和能源消耗，优化测试设备使用率和电力供应包括以下步骤： S231、确定测试设备的初始状态和动作集，初始化Q表及参数，定义状态空间与动作集，并设定初始Q值及学习率与折扣因子； S232、监测并记录测试设备当前的工作负载和能源消耗状态，收集数据作为状态输入； S233、根据当前的Q函数，从动作集中选择一个动作，并执行选择的动作，观察得到的奖励和下一个状态； S234、根据粗糙集Q学习的更新规则调整Q值； S235、根据调整后的Q值调整测试设备的工作负载和能源设置，同时监测调整后测试设备的性能和能源消耗，并评估优化效果； S236、重复执行S232-S235的步骤，直至达到预定的优化目标； 所述根据粗糙集Q学习的更新规则调整Q值的表达式为： ； 式中，表示在执行状态e下采取动作d的预期回报； 表示学习率； r表示执行动作e在状态d下直接得到的奖励； 表示折扣因子； n表示步骤数； 表示在下一个执行状态e′中所有动作的Q值最大值； v′表示基于粗糙集理论计算的包含的平均值； e表示执行动作； e′表示下一个执行状态； d表示动作； 表示所有动作。

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