[发明专利]一种测试中消耗品的寿命预估方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种测试中消耗品的寿命预估方法，其特征在于，包括：

对消耗品进行测试，得到所述消耗品的测试结果；

若所述消耗品的测试结果为异常结果，判定所述消耗品为异常消耗品；

获取多个所述异常消耗品的使用时间值以及获取多个异常消耗品之间的相关性模型；

根据所述多个异常消耗品之间的相关性模型和多个所述异常消耗品的使用时间值，预估所述消耗品的寿命阈值。

2.根据权利要求1所述的测试中消耗品的寿命预估方法，其特征在于，所述获取多个所述异常消耗品的使用时间值以及获取多个异常消耗品之间的相关性模型之后，还包括：

若所述异常消耗品的使用时间值小于预设的时间阈值，则将所述异常消耗品的使用时间值在所述多个所述异常消耗品的使用时间值中删除。

3.根据权利要求1所述的测试中消耗品的寿命预估方法，其特征在于，所述对消耗品进行测试，得到所述消耗品的测试结果之前，还包括：

获取内存条的测试结果；

若所述内存条的测试结果为异常结果，判定所述内存条为异常内存条；

获取所述异常内存条对应的消耗品。

4.根据权利要求1所述的测试中消耗品的寿命预估方法，其特征在于，所述获取多个异常消耗品之间的相关性模型，包括：

获取多个异常消耗品的原始属性信息；

根据所述原始属性信息，建立所述多个异常消耗品之间的相关性权重关联关系；

根据所述相关性权重关联关系建立所述多个异常消耗品之间的相关性模型。

5.根据权利要求4所述的测试中消耗品的寿命预估方法，其特征在于，所述多个异常消耗品之间的相关性权重关联关系包括所述多个异常消耗品之间的相关性数值，所述根据所述相关性权重关联关系建立所述多个异常消耗品之间的相关性模型，包括：

以所述多个异常消耗品作为神经元，并以所述多个异常消耗品之间的相关性数值作为神经元的连接权重，建立神经网络，将所述神经网络作为所述相关性模型。

6.根据权利要求1所述的测试中消耗品的寿命预估方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据新增的所述异常消耗品对所述相关性模型进行校正。

7.根据权利要求1所述的测试中消耗品的寿命预估方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述消耗品的寿命阈值设置报警时间阈值，所述报警时间阈值比所述消耗品的寿命阈值小；

判断所述消耗品的使用时间值是否大于所述报警时间阈值；

若是，发送报警提示。

8.一种测试中消耗品的寿命预估装置，其特征在于，包括用于执行如权利要求1-7任一项所述方法的单元。

9.一种处理器，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-7任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的方法的步骤。