本申请涉及通信，尤其涉及一种测试工位的监控方法、装置及电子设备。
背景技术：
1、在通信领域里，对业务产品进行测试是运营方进行质量管理的重要一环。运营方会根据不同的业务产品，按照各自业务环节来设置相对应的测试工位。显然，测试工位运行是否稳定，对于自动化监控尤为重要。
2、现阶段，国际普遍采用统计过程控制(statistical process control，spc)，来评估测试工位是否稳定受控。spc是一种基于统计学的过程控制工具，它通过对测试工位连续采集的数据采用控制图的方式进行定量分析，从而评估测试工位的稳定性状态。由于spc是以统计学为基础，这导致其通常是对单个测试工序的测试工位逐一进行数据收集以计算控制图，同时控制图种类多且计算复杂，最终导致该技术难以持续性动态掌握测试工位的稳定性状态。
3、为此，当前亟需一种针对测试工位的监控方案，能够持续分析测试工位的过程能力指数序列，从而动态掌握测试工位的稳定性状态。
技术实现思路
1、本申请目的是提供一种测试工位的监控方法、装置及电子设备，能够持续分析测试工位的过程能力指数序列，从而动态掌握测试工位的稳定性状态。
2、为了实现上述目的，本申请实施例是这样实现的：
3、第一方面，提供一种测试工位的监控方法，包括：
4、基于目标测试工位的样本性能指标数据集，确定所述目标测试工位的样本过程能力指数序列；
5、确定所述样本过程能力指数序列对应至少两种稳定性状态的概率分布参数，其中，所述至少两种稳定性状态中的每种稳定性状态用于表征所述目标测试工位对应的一种稳定性水平；
6、将所述样本过程能力指数序列作为隐马尔可夫模型的观测序列，将所述至少两种稳定性状态分别作为所述隐马尔可夫模型的隐状态，基于所述样本过程能力指数序列对应所述至少两种稳定性状态的概率分布参数，对所述隐马尔可夫模型进行训练；
7、基于目标测试工位对应第一时间窗口的性能指标数据集，确定所述目标测试工位对应第一时间窗口的过程能力指数序列；
8、基于训练后的隐马尔可夫模型，按照所述目标测试工位对应第一时间窗口的过程能力指数序列，预测目标测试工位对应第二时间窗口的稳定性状态，其中，所述第二时间窗口位于所述第一时间窗口之后。
9、第二方面，提供一种通信业务系统，其特征在于，包括前端应用平台、后端应用平台以及多个测试工位；其中：
10、所述多个测试工位分别用于测量通信业务的性能指标数据；
11、所述前端应用平台用于响应于用户针对目标测试工位的监控查询操作，调用所述后端应用平台获取所述目标测试工位对应第二时间窗口的稳定性状态，并向所述用户输出所述目标测试工位对应第二时间窗口的稳定性状态的提示信息，其中，所述目标测试工位属于所述多个测试工位；
12、所述后端应用平台用于在所述前端应用平台调用下，获取目标测试工位测量对应第一时间窗口的性能指标数据集，并根据所述第一时间窗口的性能指标数据集确定所述目标测试工位对应所述第一时间窗口的过程能力指数序列；以及，基于隐马尔可夫模型，按照所述目标测试工位对应第一时间窗口的过程能力指数序列，预测目标测试工位对应第二时间窗口的稳定性状态，其中，所述第二时间窗口位于所述第一时间窗口之后，所述隐马尔可夫模型是以所述目标测试工位的样本过程能力指数序列作为观测序列，以至少两种稳定性状态分别作为隐状态，基于所述样本过程能力指数序列对应所述至少两种稳定性状态的概率分布参数所训练得到的，所述至少两种稳定性状态中的每种稳定性状态用于表征所述目标测试工位对应的一种稳定性水平，所述至少两种稳定性状态包含有所述目标测试工位对应第二时间窗口的稳定性状态。
13、第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：处理器；以及，被配置为存储计算机可执行指令的存储器，所述计算机可执行指令在被执行时使所述处理器执行第一方面所述的方法。
14、第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器执行时实现第一方面所述的方法。
15、本申请采用隐马尔可夫模型来预知测试工位所处的稳定性状态。具体地，首先基于测试工位的样本性能指标数据集，按照时序确定出相对应的样本过程能力指数序列；接下来，确定出样本过程能力指数序列对应至少两种稳定性状态的概率分布参数，其中每种稳定性状态均用于表征测试工位对应的一种稳定性水平。之后，将样本过程能力指数序列作为隐马尔可夫模型的观测序列，将每种稳定性状态分别作为隐马尔可夫模型的隐状态，在概率分布参数的监督下，训练隐马尔可夫模型的模型参数。之后，在隐马尔可夫模型训练完成的投用阶段，根据目标测试工位对应第一时间窗口的性能指标数据集，确定目标测试工位对应第一时间窗口的过程能力指数序列，并将第一时间窗口的过程能力指数序列输入至隐马尔可夫模型，以基于隐马尔可夫模型经典的解码问题，来预测测试工位在未来的第二时间窗口的稳定性状态，以实现针对测试工位的稳定性状态的预知能力。相比于传统的spc方案，本申请以连续时序的过程能力指数序列来反映测试工位是否稳定可控，并以该过程能力指数序列为先验知识基于隐马尔可夫模型完成稳定性状态的识别，不仅具有持续性，且算法也得到了简化，更加适合对通信业务中的多个测试工位进行动态监控，从而确保运营方能够随时掌握并解决异常的测试工位，进而通过测试工位对通信业务开展更加可靠的质量管控。
1.一种测试工位的监控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，
7.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，
8.一种通信业务系统，其特征在于，包括前端应用平台、后端应用平台以及多个测试工位；其中：
9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
