本發(fā)明屬于電子工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大模型的裝備測(cè)試模型代碼生成方法。

背景技術(shù)：

1、隨著裝備系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷提高，傳統(tǒng)的手工代碼編寫(xiě)與維護(hù)已經(jīng)難以滿(mǎn)足現(xiàn)代裝備開(kāi)發(fā)的需求。尤其是對(duì)于復(fù)雜的裝備測(cè)試模型，手動(dòng)編碼不僅耗時(shí)費(fèi)力，而且容易引入人為錯(cuò)誤，影響代碼的質(zhì)量與穩(wěn)定性。為了提高代碼生成的效率和可靠性，近年來(lái)，大模型驅(qū)動(dòng)的代碼生成技術(shù)逐漸受到重視?；诖笠?guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的代碼生成技術(shù)，能夠通過(guò)學(xué)習(xí)海量代碼數(shù)據(jù)，自動(dòng)生成滿(mǎn)足裝備功能與性能需求的高質(zhì)量代碼。然而，現(xiàn)有技術(shù)中，在裝備測(cè)試模型代碼生成過(guò)程中，數(shù)據(jù)不足和代碼質(zhì)量?jī)?yōu)化等問(wèn)題仍然存在，限制了該技術(shù)的廣泛應(yīng)用。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種基于大模型的裝備測(cè)試模型代碼生成方法，所述方法設(shè)計(jì)了裝備數(shù)字試驗(yàn)需求分析模塊、大模型訓(xùn)練代碼收集及處理模塊、裝備測(cè)試模型代碼庫(kù)模塊、大模型預(yù)訓(xùn)練及微調(diào)模塊，能夠在一定程度上快速生成裝備測(cè)試模型代碼，減少人工編寫(xiě)代碼的時(shí)間，提高開(kāi)發(fā)效率，并且確保代碼的準(zhǔn)確性和可靠性。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了以下技術(shù)方案：

3、一種基于大模型的裝備測(cè)試模型代碼生成方法，包括：

4、步驟（1）、設(shè)計(jì)裝備數(shù)字試驗(yàn)需求分析模塊，用于通過(guò)結(jié)合需求說(shuō)明構(gòu)建裝備數(shù)字試驗(yàn)鑒定框架系統(tǒng)來(lái)提取裝備測(cè)試模型建模代碼生成的數(shù)字試驗(yàn)需求；

5、步驟（2）、設(shè)計(jì)大模型訓(xùn)練代碼收集及處理模塊，用于根據(jù)裝備特性與所述生成的數(shù)字試驗(yàn)需求，準(zhǔn)備所需的基礎(chǔ)裝備測(cè)試模型代碼集，在所述基礎(chǔ)裝備測(cè)試模型代碼集不足以支撐高質(zhì)量代碼生成的情況下，進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，生成高質(zhì)量裝備測(cè)試模型代碼數(shù)據(jù)集；

6、步驟（3）、設(shè)計(jì)裝備測(cè)試模型代碼庫(kù)模塊，用于對(duì)所述高質(zhì)量代碼數(shù)據(jù)集進(jìn)行結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)，基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)建知識(shí)圖譜，并設(shè)計(jì)向量化動(dòng)態(tài)查詢(xún)功能，以供生成裝備測(cè)試模型代碼時(shí)進(jìn)行動(dòng)態(tài)組合；

7、步驟（4）、設(shè)計(jì)大模型預(yù)訓(xùn)練及微調(diào)模塊，利用所述高質(zhì)量代碼集和向量化動(dòng)態(tài)查詢(xún)功能對(duì)基座代碼大模型進(jìn)行二次預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，基于知識(shí)圖譜調(diào)用所需裝備測(cè)試模型代碼，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)調(diào)用的裝備測(cè)試模型代碼進(jìn)行增強(qiáng)，生成最終的裝備測(cè)試模型代碼。

8、進(jìn)一步的，所述步驟（1）包括：

9、步驟（1.1）、接受用戶(hù)提供的需求說(shuō)明文檔，通過(guò)大模型分析需求說(shuō)明文檔中的需求信息，結(jié)合需求信息中的關(guān)鍵詞和語(yǔ)義模式，識(shí)別試驗(yàn)中的關(guān)鍵要素；

10、步驟（1.2）、根據(jù)識(shí)別出的試驗(yàn)中的關(guān)鍵要素，設(shè)計(jì)試驗(yàn)場(chǎng)景，并為試驗(yàn)場(chǎng)景中的每個(gè)元素生成參數(shù)，定義雙方對(duì)抗的交互規(guī)則，如作戰(zhàn)環(huán)境下的勝負(fù)判斷標(biāo)準(zhǔn)、時(shí)間進(jìn)程、兵力損耗模型等；

11、步驟（1.3）、構(gòu)建裝備數(shù)字試驗(yàn)鑒定框架系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)化試驗(yàn)?zāi)M，篩選出最優(yōu)的建模需求。

12、進(jìn)一步的，所述步驟（2）包括：

13、步驟（2.1）、準(zhǔn)備歷史裝備測(cè)試模型代碼數(shù)據(jù)集，包括真實(shí)試驗(yàn)裝備測(cè)試模型代碼、數(shù)字試驗(yàn)裝備測(cè)試模型代碼、開(kāi)源代碼庫(kù)以及由領(lǐng)域?qū)＜沂止ぞ帉?xiě)的代碼樣例，對(duì)歷史裝備測(cè)試模型代碼數(shù)據(jù)集進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，按照功能、性能和模塊化標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行標(biāo)注，同時(shí)對(duì)代碼進(jìn)行語(yǔ)義變換，從而擴(kuò)展數(shù)據(jù)集的多樣性，生成具有多樣性但仍保持語(yǔ)義一致性的代碼；

14、步驟（2.2）、當(dāng)歷史裝備測(cè)試模型代碼數(shù)據(jù)集規(guī)模不足時(shí)，基于大模型生成擴(kuò)充的裝備測(cè)試模型代碼，擴(kuò)充后的裝備測(cè)試模型代碼結(jié)合裝備物理行為仿真模型進(jìn)行自動(dòng)化驗(yàn)證和評(píng)分，篩選出高質(zhì)量、符合功能需求的裝備測(cè)試模型代碼，形成高質(zhì)量裝備測(cè)試模型代碼數(shù)據(jù)集。

15、進(jìn)一步的，所述步驟（3）包括：

16、步驟（3.1）、將高質(zhì)量裝備測(cè)試模型代碼、常用代碼模板及解決方案進(jìn)行歸類(lèi)并存儲(chǔ)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，將代碼片段劃分為多個(gè)功能模塊，構(gòu)建模塊化代碼庫(kù)，每個(gè)模塊的調(diào)用依據(jù)裝備的功能需求動(dòng)態(tài)生成代碼；

17、步驟（3.2）、對(duì)代碼片段的依賴(lài)關(guān)系進(jìn)行靜態(tài)分析，從代碼片段中提取相關(guān)的元數(shù)據(jù)，構(gòu)建代碼片段與元數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，將裝備測(cè)試模型代碼片段及關(guān)聯(lián)的元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)在圖數(shù)據(jù)庫(kù)中，確定每個(gè)代碼片段的節(jié)點(diǎn)和關(guān)系邊，構(gòu)建代碼片段的知識(shí)圖譜；

18、步驟（3.3）、構(gòu)建查詢(xún)機(jī)制，將代碼片段嵌入高維向量空間，將向量檢索查詢(xún)與當(dāng)前需求最相似的代碼片段、所述最相似的代碼片段所依賴(lài)的所有上游代碼片段，以及哪些下游代碼片段依賴(lài)于所述最相似的代碼片段，進(jìn)行動(dòng)態(tài)組合。

19、進(jìn)一步的，所述步驟（4）包括：

20、步驟（4.1）、對(duì)基座代碼生成大模型進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，提取裝備測(cè)試模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和物理特性，基于所述拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和物理特性進(jìn)行二次預(yù)訓(xùn)練；

21、步驟（4.2）、使用高質(zhì)量裝備測(cè)試模型代碼數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào)，構(gòu)建思維鏈提示，用于引導(dǎo)代碼生成大模型按照自然語(yǔ)言需求、復(fù)雜任務(wù)分解、裝備測(cè)試模型數(shù)學(xué)方程構(gòu)建、裝備測(cè)試模型代碼生成的步驟進(jìn)行逐步推理；

22、步驟（4.3）、將復(fù)雜的裝備測(cè)試模型代碼生成任務(wù)拆解為多個(gè)短序列生成任務(wù)，為每個(gè)短序列定義已生成的代碼片段、生成下一代碼段的策略，基于知識(shí)圖譜調(diào)用所需裝備測(cè)試模型代碼，結(jié)合多任務(wù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略進(jìn)行代碼增強(qiáng)，在強(qiáng)化學(xué)習(xí)過(guò)程中，若成功拆解任務(wù)、生成對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)方程則獎(jiǎng)勵(lì)，若拆解錯(cuò)誤或未拆解則懲罰，最終實(shí)現(xiàn)裝備測(cè)試模型代碼生成能力的增強(qiáng)。

23、本發(fā)明的有益效果在于：

24、（1）本發(fā)明通過(guò)大模型的預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)技術(shù)，能夠根據(jù)裝備數(shù)字試驗(yàn)需求分析模塊自動(dòng)生成高質(zhì)量代碼，減少了人工參與，避免了人為編寫(xiě)中的錯(cuò)誤。相比傳統(tǒng)方法，該方法能顯著提高代碼生成的速度與準(zhǔn)確性，同時(shí)結(jié)合裝備測(cè)試模型代碼庫(kù)模塊，確保生成代碼具有廣泛的適應(yīng)性和通用性。

25、（2）本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建裝備測(cè)試模型代碼知識(shí)圖譜，能夠?qū)ρb備測(cè)試模型代碼進(jìn)行有效的存儲(chǔ)，方便后續(xù)任務(wù)在知識(shí)圖譜中查找裝備測(cè)試模型代碼，確保代碼在復(fù)雜工況下的執(zhí)行效率和穩(wěn)定性，從而實(shí)現(xiàn)裝備測(cè)試模型代碼的高效生成與可靠應(yīng)用。

技術(shù)特征：

1.一種基于大模型的裝備測(cè)試模型代碼生成方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大模型的裝備測(cè)試模型代碼生成方法，其特征在于，所述步驟（1）包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大模型的裝備測(cè)試模型代碼生成方法，其特征在于，所述步驟（2）包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大模型的裝備測(cè)試模型代碼生成方法，其特征在于，所述步驟（3）包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大模型的裝備測(cè)試模型代碼生成方法，其特征在于，所述步驟（4）包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大模型的裝備測(cè)試模型代碼生成方法，所述方法包括：設(shè)計(jì)裝備數(shù)字試驗(yàn)需求分析模塊，用于通過(guò)結(jié)合需求說(shuō)明構(gòu)建裝備數(shù)字試驗(yàn)鑒定框架系統(tǒng)來(lái)提取裝備測(cè)試模型建模代碼生成的數(shù)字試驗(yàn)需求；設(shè)計(jì)大模型訓(xùn)練代碼收集及處理模塊，生成高質(zhì)量代碼數(shù)據(jù)集；設(shè)計(jì)裝備測(cè)試模型代碼庫(kù)模塊，用于對(duì)所述高質(zhì)量代碼數(shù)據(jù)集進(jìn)行結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)，基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)建知識(shí)圖譜，并設(shè)計(jì)向量化動(dòng)態(tài)查詢(xún)功能；設(shè)計(jì)大模型預(yù)訓(xùn)練及微調(diào)模塊，利用所述高質(zhì)量代碼集和向量化動(dòng)態(tài)查詢(xún)功能對(duì)基座代碼大模型進(jìn)行二次預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，生成最終的裝備測(cè)試模型代碼。所述方法顯著提高代碼生成的速度與準(zhǔn)確性，確保生成代碼具有廣泛的適應(yīng)性和通用性。

技術(shù)研發(fā)人員：鄒孝付,米洋,陶飛
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京航空航天大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6