军用电子元器件检测筛选中质量信息分析处理方法研究

高景旭 李静

【关键词】军用;电子元器件;检测;筛选;质量信息

一、引言

在军用电子元器件检测筛选过程中，会产生大量的质量信息，为能够快速得到高精度的军用电子元器件检测筛选结果，针对其中质量信息的分析处理是具有现实意义的。以往在针对军用电子元器件检测筛选和质量信息分析处理方法的研究中，主要通过数据映射的方式，分析处理其质量信息，该方法在实际应用中尽管能够得到较为精确的军用电子元器件检测筛选结果，但其对于质量信息的综合分析处理能力低，导致质量信息分析处理需要花费很长的时间才能完成，存在分析处理效率低的缺陷，无法适用于军用电子元器件检测筛选领域中。基于此，本文设计一种新型军用电子元器件检测筛选中质量信息分析处理方法，致力于在保证质量信息分析处理精度的同时，尽可能缩短质量信息分析处理所需时间，提高质量信息分析处理效率。

二、军用电子元器件检测筛选中质量信息分析处理方法

（一）集成质量信息

考虑到军用电子元器件检测筛选中质量信息较为分散，在分析处理过程中存在一定困难。因此，本文基于数据挖掘，运用其中的K-means，集成质量信息。在此过程中，运用K-means最小化误差函数分类计算军用电子元器件检测筛选中质量信息，将选取的各种样本质量信息分为i份，采用数据挖掘批量集成质量信息。

（二）获取质量信息时间序列

在集成质量信息的基础上，采用获取质量信息时间序列的方式，优化质量信息分布。设重构后的质量信息时间序列表达式为V，则其计算公式，如公式（2）所示。

式（2）中，审为时间维度的质量信息集合;r为质量信息权重;j，l为质量信息在空间分布中的横坐标以及纵坐标;t为军用电子元器件检测筛选时长;m为时间序列的周期信息。基于公式（2），获得质量信息的时间序列，重新划分质量信息，计算步骤如图1所示。

结合图1，以此为依据，经过一系列分区、排序、规约的处理，得到质量信息时间序列下的重新划分结果。

（三）实现质量信息分析处理

以质量信息时间序列为依据，采用非线性规划方法进行问题转化，提出质量信息有界约束。设质量信息有界约束问题的表达式为d，采用二次规划中的准解析法的计算方式对其进行计算，如公式（3）所示。

式（3）中，s为质量信息时间序列的行数;Y为质量信息时间序列的列数;v为质量信息中的缺损信息。考虑到在质量信息的有限约束条件下，关键约束的个数远小于设计变量的个数，通过式（3）完成问题的转换，可在质量信息分析处理中保持参数运行数值的稳定，并提高质量信息分析处理非线性优化问题的收敛性。判断质量信息有界约束调度属性时，在满足约束条件的前提下，就是要使前面的任务尽可能前移，而后面的任务则尽可能延迟，即后移。根据二次规划中的对偶定理，将得到质量信息有界约束的信息时间序列的相空间转换为质量信息的主成分集合，完成质量信息有界约束后，构建质量信息数据特征向量稀疏子聚类空间，聚类分析处理复杂质量信息向量特征。设特征向量稀疏子聚类空间为oc，其公式如下。

式（4）中，∞为质量信息的负梯度方向;d为二次规划的标准形式;a为质量信息向量特征子区域的标签向量。基于Hadoop建立的聚类空间中间层，主要负责质量信息挖掘聚类迭代调度管理，使用Hadoop.缩短特征向量之间的长短差距，进而提高质量信息分析处理效率。通过构建的聚类空间，在此空间中实现质量信息分析处理操作。

三、实例分析

（一）实验准备

构建实例分析，实验内容为针对检测筛选中的质量信息进行分析处理。研究对象检测筛选中具体质量信息。实验软环境包括：Weapectll .2.1软件，本次实验测试指标为信息分析处理时间，信息分析处理时间能够表现出信息分析处理效率，信息分析处理时间越少证明该方法的分析处理效率越高。本文提出方法记为实验组;传统方法记为对照组。

（二）实验结果分析

实验数据，如表1所示。

分析表1可得：本文设计的方法信息分析处理时间更短，信息分析处理效率更高，可实现高效的军用电子元器件检测筛选中质量信息分析处理。

四、结束语

设计一种军用電子元器件检测筛选中质量信息分析处理方法，提高电子元器件检测筛选中质量信息分析处理效率。尽管本文理论分析较为深入，但仍存在不足之处，导致研究的全面性尚有不足。在未来的研究中，可以以提高军用电子元器件检测筛选中质量信息分析处理纯度为研究目标，展开更加深入的研究，为提高军用电子元器件质量贡献一份坚实的力量。