一种基于故障组合与冗余删除的最优测试序列生成方法

本发明公开了一种基于故障组合与冗余删除的最优测试序列生成方法，先构建系统的故障测试模型，基于故障测试模型，估算删减执行的最小保留量矩阵以及删减判据；以神经网络参数作为遗传算法的个体，在自下而上生成算法中，由神经网络完成对故障组合过程存在的冗余集合的评估与删减，从而得到当前个体的适应度值；最后将训练得到的最优神经网络应用在测试样本中，实现复杂系统的测试序列生成。