技术特征：
1.一种计算机程序的性能检测方法，其特征在于，包括：获取目标计算机程序的性能评价参数；其中，所述性能评价参数包括多项预设指标参数，每一项所述预设指标参数包括多条测试数据；构建所述性能评价参数的数据矩阵，并对所述数据矩阵执行无量纲化处理得到标准数据矩阵；利用pca降维算法对所述标准数据矩阵进行主成分分析，得到所述性能评价参数的主成分；根据所述性能评价参数的主成分计算性能综合评价指标值，并根据所述性能综合评价指标值确定所述目标计算机程序的性能检测结果。2.根据权利要求1所述计算机程序的性能检测方法，其特征在于，利用pca降维算法对所述标准数据矩阵进行主成分分析，得到所述性能评价参数的主成分，包括：计算所述标准数据矩阵的协方差矩阵，并确定所述协方差矩阵中每一特征向量的特征值；按照从大到小的顺序对所述特征值进行排序，并计算排序前r位的特征值对应的主成分的累计贡献率；按照约束条件确定新指标数量m；其中，所述约束条件为排序前m位的特征值对应的主成分的累计贡献率大于预设值；通过pca降维算法将所有所述预设指标参数转化为m个新指标参数，并将所述新指标参数设置为所述性能评价参数的主成分。3.根据权利要求2所述计算机程序的性能检测方法，其特征在于，通过pca降维算法将所有所述预设指标参数转化为m个新指标参数包括：确定每一所述主成分对应的特征值的标准正交特征向量，根据所述标准正交特征向量中的元素与所述标准数据矩阵中每一项预设指标参数执行所述pca降维算法对应的计算，得到m个所述新指标参数。4.根据权利要求3所述计算机程序的性能检测方法，其特征在于，根据所述性能评价参数的主成分计算性能综合评价指标值，包括：将所述性能评价参数的主成分的贡献率作为权重，并通过对所有所述主成分进行加权计算构建综合评价函数；将所述标准数据矩阵中的数据代入所述综合评价函数，得到所述性能综合评价指标值。5.根据权利要求1所述计算机程序的性能检测方法，其特征在于，构建所述性能评价参数的数据矩阵，包括：按照预设规则构建所述性能评价参数的数据矩阵；其中，所述数据矩阵的行数为每一项预设指标参数包含的测试数据总数量，所述数据矩阵的列数为所有所述预设指标参数的总项数，所述数据矩阵中同一列的元素均为同一项预设指标参数的测试数据。6.根据权利要求1所述计算机程序的性能检测方法，其特征在于，对所述数据矩阵执行无量纲化处理得到标准数据矩阵，包括：确定每一项所述预设指标参数的测试数据的平均值和标准差；根据所述平均值和所述标准差对所述数据矩阵进行无量纲化处理，得到所述标准数据
矩阵。7.根据权利要求1所述计算机程序的性能检测方法，其特征在于，所述性能评价参数包括响应时间、复杂度、最大每秒查询率、最大每秒事务数、最大并发数、最大吞吐量、最大页面访问量和用户满意度中的任一项或任几项的组合。8.一种计算机程序的性能检测系统，其特征在于，包括：参数获取模块，用于获取目标计算机程序的性能评价参数；其中，所述性能评价参数包括多项预设指标参数，每一项所述预设指标参数包括多条测试数据；参数处理模块，用于构建所述性能评价参数的数据矩阵，并对所述数据矩阵执行无量纲化处理得到标准数据矩阵；成分确定模块，用于利用pca降维算法对所述标准数据矩阵进行主成分分析，得到所述性能评价参数的主成分；检测模块，用于根据所述性能评价参数的主成分计算性能综合评价指标值，并根据所述性能综合评价指标值确定所述目标计算机程序的性能检测结果。9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述计算机程序的性能检测方法的步骤。10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器加载并执行时，实现如权利要求1至7任一项所述计算机程序的性能检测方法的步骤。
技术总结
本申请公开了一种计算机程序的性能检测方法，包括：获取目标计算机程序的性能评价参数；其中，所述性能评价参数包括多项预设指标参数，每一项所述预设指标参数包括多条测试数据；构建所述性能评价参数的数据矩阵，并对所述数据矩阵执行无量纲化处理得到标准数据矩阵；利用PCA降维算法对所述标准数据矩阵进行主成分分析，得到所述性能评价参数的主成分；根据所述性能评价参数的主成分计算性能综合评价指标值，并根据所述性能综合评价指标值确定所述目标计算机程序的性能检测结果。本申请能够提高计算机程序的性能检测准确度。本申请还公开了一种计算机程序的性能检测系统、一种电子设备及一种存储介质，具有以上有益效果。具有以上有益效果。具有以上有益效果。
技术研发人员：李美影 荆荣讯 邢良占 连爱朋
受保护的技术使用者：苏州浪潮智能科技有限公司
技术研发日：2022.02.09
技术公布日：2022/3/8