1.服务器辐射抗干扰度测试方法，其特征在于，包括以下步骤；

根据各服务器对应各测试时段的访问数据，生成应变状态评估指数；

根据各服务器对应各测试时段的测试环境信息，生成测试状态评估指数；

基于应变状态评估指数和测试状态评估指数进行综合分析，得到运行状态评估指数；

将运行状态评估指数与运行状态阈值进行比对分析，获得当前测试时段的第一目标服务器；

从数据库中提取第一目标服务器对应测试时段的运行状态评估指数，将运行状态评估指数按高低排序，将最大运行状态评估指数对应的服务器作为辐射抗干扰度的优选服务器；

获得所述各服务器对应各测试时段的应变状态评估指数的获取逻辑包括：获取各服务器对应各测试时段的访问数据，所述访问数据包括I个访问数据参数；

将I个访问数据参数进行标准化处理，获得I个访问数据参数标准化值，其中，每个访问数据参数标准化值的取值范围均在[0，1]；并对每个访问数据参数赋予相应的权重因子；

将I个访问数据参数标准化值乘以相应的权重因子，得到I个访问数据参数标准化值的加权值；

将I个访问数据参数标准化值的加权值累加得到应变状态评估指数Py；

获得各服务器对应各测试时段的测试状态评估指数的获取逻辑包括：

测试环境信息包括测试空间的电磁场强度、气压值、温度值和湿度值，将电磁场强度、气压值、温度值和湿度值进行整合生成对应的测试状态评估指数Ph，具体公式为：式中，0≤Ph≤1，0≤α1≤1，0≤α2≤1，0≤α3≤1，0≤α4≤1，α1、α2、α3和α4分别为电磁场强度Bn、气压值Fn、温度值Wn和湿度值Cn对应的权重，BZ为最优电磁场强度，FZ为最优气压值，WZ为最优温度值，CZ为最优湿度值，R为常数修正系数，最优电磁场强度、最优气压值、最优温度值、最优湿度值分别为对应测试时段的应变状态评估指数为1的状况下的电磁场强度数值、气压值、温度值、湿度值；

对各服务器对应各测试时段的运行状态评估指数PG的获取逻辑包括：

其具体分析公式为：PG＝β1×Py‑β2×Ph，其中，β1、β2分别表示为设定的应变状态评估指数、测试状态评估指数对应的权值因子。

2.根据权利要求1所述的服务器辐射抗干扰度测试方法，其特征在于：将运行状态评估指数与运行状态阈值进行比对分析的逻辑为：从数据库中提取各服务器对应测试时段的运行状态评估指数，将运行状态评估指数与预设的运行状态阈值YPG进行比对；

若PG＞YPG，则运行状态评估指数PG高，对应的服务器辐射抗干扰能力强，将对应服务器标记为第一目标服务器；

若PG≤YPG，则运行状态评估指数PG低，对应的服务器辐射抗干扰能力差，将对应服务器标记为第二目标服务器。

3.根据权利要求2所述的服务器辐射抗干扰度测试方法，其特征在于：对第二目标服务器进行分析：提取第二目标服务器对应的运行状态评估指数PG，以及运行状态评估指数PG对应的应变状态评估指数Py和测试状态评估指数Ph；

将应变状态评估指数Py进行应变阈值分析，得到服务器应变状态等级；所述服务器应变状态等级包括一级应变等级和二级应变等级；

若应变状态评估指数Py大于或等于应变阈值，则说明当前服务器的应变状态好，将对应的服务器应变状态等级标记为一级应变等级；

若应变状态评估指数Py小于应变阈值，则说明当前服务器的应变状态差，将对应的服务器应变状态等级标记为二级应变等级；

将测试状态评估指数Ph进行环境阈值分析，得到测试环境状态等级；所述测试环境状态等级包括一级测试等级和二级测试等级；

若测试状态评估指数Ph大于或等于环境阈值，则说明当前测试环境状态好，将对应的测试环境状态等级标记为一级测试等级；

若测试状态评估指数Ph小于环境阈值，则说明当前测试环境状态差，将对应的测试环境状态等级标记为二级测试等级。

4.根据权利要求3所述的服务器辐射抗干扰度测试方法，其特征在于：将测试空间的电磁场强度、气压值、温度值和湿度值通过机器学习的手段，获取更加准确的测试状态评估指数，包括：将测试空间的电磁场强度、气压值、温度值和湿度值整合生成环境特征向量，将环境特征向量作为机器学习模型的输入神经元；

基于辐射抗干扰度建立服务器抗干扰矩阵，其中，所述环境特征向量的元素对应于所述辐射抗干扰度；建立服务器抗干扰矩阵与机器学习模型的输出层神经元的关联关系，其中，以[m1,m2,m3,m4]作为对应输出层神经元的辐射抗干扰度的影响程度，其中，m1表示对应的电磁场强度对辐射抗干扰度的影响程度；m2表示对应的气压值对辐射抗干扰度的影响程度，m3表示对应的温度值对辐射抗干扰度的影响程度；m4表示对应的湿度值对辐射抗干扰度的影响程度；

基于电磁场强度、气压值、温度值和湿度值对辐射抗干扰度的影响程度，通过公式生成对应的测试状态评估指数Ph，具体公式为：Ph＝αm1.m1+αm2.m2+αm3.m3+αm4.m4+F；

式中，0≤Ph≤1，0≤αm1≤1，0≤αm2≤1，0≤αm3≤1，0≤αm4≤1，αm1为电磁场强度对辐射抗干扰度的影响程度对应的权重，αm2为气压值对辐射抗干扰度的影响程度对应的权重、αm3为温度值对辐射抗干扰度的影响程度对应的权重和αm4为湿度值对辐射抗干扰度的影响程度对应的权重；F为常数修正系数。

5.根据权利要求4所述的服务器辐射抗干扰度测试方法，其特征在于：所述机器学习模型的构建过程包括：获取标准训练样本集和测试样本集，基于机器学习模型得出所述标准训练样本集所对应的标准训练样本测试结果和所述测试样本集对应的测试样本测试结果；所述标准训练样本集包括电磁场强度抗干扰度样本、气压值抗干扰度样本、温度值抗干扰度样本、湿度值抗干扰度样本以及正常标准样本；所述正常标准样本为电磁场强度、气压值、温度值、湿度值对辐射抗干扰度未产生影响的标准样本；所述测试样本集为实际测量的实测电磁场强度样本、实测气压值样本、实测温度值样本、实测湿度值样本集合的样本集合；

将所述标准训练样本集通过机器学习模型学习后获得标准训练样本测试结果，所述标准训练样本测试结果包括对辐射抗干扰度无影响的标准电磁场强度范围、标准气压值范围、标准温度值范围和标准湿度值范围；

将所述测试样本集通过机器学习模型学习后获得获得测试样本测试结果，所述测试样本测试结果包括实时测量的实测电磁场强度、实测气压值、实测温度值和实测湿度值；

将所述标准训练样本测试结果和所述测试样本测试结果进行比对，以得到比对结果；

基于所述比对结果得出对应环境特征向量对服务器辐射抗干扰度的影响程度。

6.根据权利要求5所述的服务器辐射抗干扰度测试方法，其特征在于：所述比对结果的获取逻辑包括：将所述测试样本测试结果对应的实测电磁场强度、实测气压值、实测温度值和实测湿度值依次分别与所述标准训练样本测试结果对应的标准电磁场强度范围、标准气压值范围、标准温度值范围和标准湿度值范围进行对比；

若实测电磁场强度在标准电磁场强度范围内，则m1＝0，若实测电磁场强度不在标准电磁场强度范围内，则m1＝1；

若实测气压值在标准气压值范围内，则m2＝0，若实测气压值不在标准气压值范围内，则m2＝1；

若实测温度值在标准温度值范围内，则m3＝0，若实测温度值不在标准温度值范围内，则m3＝1；

若实测湿度值在标准湿度值范围内，则m4＝0，若实测湿度值不在标准湿度值范围内，则m4＝1；

若比对结果中全为零值，则表示测试空间的电磁场强度、气压值、温度值和湿度值均对辐射抗干扰度未产生影响；

若比对结果中存在非零值，则表示测试空间的电磁场强度、气压值、温度值或湿度值对辐射抗干扰度产生影响。

7.服务器辐射抗干扰度测试系统，基于如权利要求1‑6任意一项所述的服务器辐射抗干扰度测试方法实现，其特征在于：包括：采集模块，采集各服务器对应各测试时段的访问数据参数和采集各服务器对应各测试时段的测试环境信息；

分析模块，根据各服务器对应各测试时段的访问数据参数，获得各服务器对应各测试时段的应变状态评估指数；

根据各服务器对应各测试时段的测试环境信息，获得各服务器对应各测试时段的测试状态评估指数；

综合分析模块，基于应变状态评估指数和测试状态评估指数进行综合分析，得到运行状态评估指数；

获取模块，将运行状态评估指数与运行状态阈值进行比对分析，获得当前测试时段的第一目标服务器；

排序模块，从数据库中提取第一目标服务器对应测试时段的运行状态评估指数，将运行状态评估指数按高低排序，将最大运行状态评估指数对应的服务器作为辐射抗干扰度的优选服务器。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序；

所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，执行如权利要求1‑6任一项所述的服务器辐射抗干扰度测试方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于：储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1‑6任意一项所述的服务器辐射抗干扰度测试方法。