[發(fā)明專利]人工智能程序員書寫數(shù)字飛行器源代碼執(zhí)行方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810037008.3
• 申請(qǐng)日: 2018-01-15
• 公開（公告）號(hào): CN108287959B
• 公開（公告）日: 2021-05-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 董云峰;李智
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京航空航天大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F30/20
• 分類號(hào): G06F30/20;G06F30/15;G06K9/62
• 代理公司: 北京慕達(dá)星云知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11465
• 代理人: 王鵬

1.一種人工智能程序員書寫數(shù)字飛行器源代碼執(zhí)行方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一，利用多種維分解方法對(duì)數(shù)字飛行器源代碼進(jìn)行多層次分解，得到最小分解結(jié)果；所述多種維分解方法至少包括：代碼層次、飛行器類型、系統(tǒng)維、仿真粒度，以及多種維分解方法之間的交叉組合：

按照代碼層次分解，包括系統(tǒng)層和應(yīng)用層；

按飛行器類型分解包括導(dǎo)彈、衛(wèi)星、無人機(jī)、火箭；

按系統(tǒng)維對(duì)每種飛行器類型進(jìn)行分解包括子系統(tǒng)、部件、元件；按系統(tǒng)維對(duì)源代碼進(jìn)行分解包括工程、文件、變量、函數(shù)；

按仿真粒度分解，從包含子系統(tǒng)角度分解為單子系統(tǒng)仿真、多子系統(tǒng)仿真、全子系統(tǒng)仿真，對(duì)于所述子系統(tǒng)按照子系統(tǒng)仿真粒度從低逼真度理想子系統(tǒng)模型到復(fù)雜子系統(tǒng)模型分解成多種粒度，從部件模型仿真粒度分解為理想部件模型、加入整體誤差的部件模型、加入故障的部件模型、零件元件級(jí)別高逼真度部件模型；

步驟二，對(duì)所述最小分解結(jié)果進(jìn)行聚類，并建立數(shù)字飛行器源代碼書寫決策樹；

步驟三，根據(jù)聚類結(jié)果的決策樹分支情況建立執(zhí)行規(guī)范書寫操作的人工智能程序員；

步驟四，利用所述人工智能程序員讀取所需生成場景的配置信息生成數(shù)字飛行器仿真源程序。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能程序員書寫數(shù)字飛行器源代碼執(zhí)行方法，其特征在于，所述步驟二具體包括：

(1)對(duì)所述最小分解結(jié)果進(jìn)行聚類，給出聚類后分支的適用對(duì)象和適用條件；

(2)將所述最小分解結(jié)果聚類后，建立決策樹。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的人工智能程序員書寫數(shù)字飛行器源代碼執(zhí)行方法，其特征在于，所述聚類依據(jù)包括通用性、工作邏輯方式：

根據(jù)通用性對(duì)代碼層次中的應(yīng)用層代碼進(jìn)行聚類，包括所有飛行器通用、同一類型飛行器通用、不同飛行器型號(hào)特殊三部分；

根據(jù)飛行器工作邏輯方式進(jìn)行聚類，包括飛行器運(yùn)行控制、飛行器能源控制、飛行器內(nèi)部外部通信。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能程序員書寫數(shù)字飛行器源代碼執(zhí)行方法，其特征在于，所述步驟三中：

根據(jù)適用范圍、變化頻率、變化方式因素對(duì)源代碼書寫執(zhí)行方法進(jìn)行選擇，建立智能程序員；

書寫操作規(guī)范執(zhí)行方法包括保存為文件、保存為數(shù)據(jù)庫、將書寫邏輯固定在人工智能程序員中。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能程序員書寫數(shù)字飛行器源代碼執(zhí)行方法，其特征在于，所述步驟四具體包括：

(1)智能程序員讀取所需生成場景包含飛行器配置信息；

(2)根據(jù)聚類結(jié)果的決策樹分支適用條件對(duì)所述飛行器配置信息進(jìn)行逐層判定，獲取源代碼書寫操作執(zhí)行方法，執(zhí)行書寫操作自動(dòng)生成源代碼。