时序电路SACO和PSO混合算法的测试矢量生成

提出了一种新的测试矢量生成算法，其使用SCOAP测度对蚁群算法进行参数调整，并在粒子群算法的框架下进行测试矢量生成，再使用调整后的蚁群算法进行测试矢量优化。该算法不仅克服了粒子群算法的容易陷入局部最优等缺点，而且利用电路本身的特性来确定蚁群算法的参数。以国际标准电路为例，实验验证本文的算法，结果表明本算法应用于时序电路的测试矢量生成时，相对于粒子群算法提高了其收敛性，提高了故障覆盖率；相对于蚁群算法压缩了测试矢量集，减少了测试诊断时间。     

混合粒子群算法在地震波阻抗反演中的应用

为提高地震波阻抗反演的精度，提出了一种结合了混沌和遗传思想的混合粒子群算法。算法在搜索初期，加入了混沌思想，使算法具有了遍历性。在粒子更新过程中，又加入了选择、交叉、变异思想，增强了粒子之间的联系和粒子的多样性，使算法收敛速度更快，更容易跳出局部极值。针对模型对该算法进行了测试与对比，测试结果表明，该算法在反演精度上明显优于传统粒子群算法; 对算法的抗噪性进行了分析，在模型中加入15%噪声时，虽有一定误差，但符合度依然较好，表明本算法具有一定的抗噪声能力; 最后将算法用于实际地震资料，得到了良好的效果，表明本算法具有一定的实用价值。     

BP 算法的可视化研究与 BP 智能算法

本文利用算法的可视化技术，从ＢＰ算法的基本原理出发，分析、研究了梯度、共轭自适应算法的长与短，提出了共轭梯度自适应算法的设想，并在此基础上，利用模拟退火算法思路，构制了ＢＰ智能算法。最后对实际资料进行了多种算法的对比试算，证实了共轭梯度法和ＢＰ智能算法与原算法相比，提高了速度，增强了算法对不同对象的自适应性和智能性。     

改进的LS-DRMTCMA算法

针对TD-SCDMA系统的帧结构的特征，将Z．Rong（1996）提出的LS-DRMTCMA算法改进，提出了LMS-DRMTCMA算法．这种算法相对于LS-DRMTCMA算法大大降低了基站处理的运算量，并且提高了算法的实用性，仿真实验表明，该算法比原算法具有更低的误码牢．     

改进的非常快速模拟退火算法

在研究模拟退火机理分析的基础上，提出了一种改进的算法（MVFSA算法）的具体方案，目的是为了改进原算法（VFSA算法）中存在的缺陷，以提高算法的效率．在模型试验中，对改进后的算法与原算法的过程和结果进行了一系列的比较，发现改进后算法不仅保持了原算法全局寻优的优点，而且提高了算法的稳健性和效率．这就为模拟退火算法在更多方面的实际应用打下了良好的基础．     

基于关联规则算法的研究

本文主要介绍了数据挖掘中的关联规则，分析了关联规则中的主要算法，包括Apriori算法、FP-Growth算法以及CRApriori算法，并且阐述了各种算法的主要特点。     

自适应回波抵消器的算法分析与比较

在简单介绍回波产生背景及回波抵消器的基本原理后，详细阐述了当前普遍采用的各种自适应回波算法，并比较了各算法的性能，指出了各算法的适用场合．LMS算法是所有算法的基础，NLMS算法是对其的归一化，改进RLS算法则针对多重回波而言，变步长的LMS算法及MVS算法主要是对LMS算法的步长值由固定突破为因输入信号或误差信号而可调节的函数．     

基于Apriori优化算法的IDS模型研究

Apfiofi算法是数据挖掘技术中关联规则的经典算法，为了解决在入侵检测系统中使用Apfiofi算法进行模式匹配的低效率问题，提出了针对Apfiofi算法的优化，提出一种基于基于事务压缩和项目压缩的优化算法，该优化算法比Apriori算法具有明显的效率，提高了模式匹配的精度．     

智能搜索算法设计和分析

提出了人工智能博弈树搜索ＳＳＳ＊算法的两种改进算法ＢＳ＊和ＤＳ＊算法，给出了ＢＳ＊和ＤＳ＊搜索博弈树端结点的充分必要条件，由此证明了，如果能估计一个合适的上界，则ＢＳ＊算法优于ＳＳＳ＊算法．同时还证明了ＤＳ＊算法优于α－β算法．论述了ＤＳ＊算法搜索深度为奇数的博弈树时，在一般情况下也优于ＳＳＳ＊算法，且这两种算法都降低了存储开销．     

覆盖平面上给定点集的最小凸多边形的算法

研究求覆盖平面上给定的若干个点的最小凸多边形的算法．给出了两种算法，讨论了算法的基本思想，描述了算法步骤，得出了算法的时间复杂度．结果表明，算法的平均计算时间复杂度为平面上给定点的数量的线性函数，即为Ο（ｎｍ），在最坏情况下可为Ο（ｍ２）     

白盒测试技术概述

白盒测试又称为结构测试、透明盒测试、逻辑驱动测试或基于代码的测试.白盒测试是测试被测单元内部如何工作的一种方法.其目的是通过检查软件内部的逻辑结构,对软件中的逻辑路径进行覆盖测试.本文介绍6种白盒测试方法和适用场合:语句覆盖、判定覆盖、条件覆盖、判定条件覆盏、条件组合覆盖、路径覆盖.     

无线传感器网络多重覆盖算法

针对区域覆盖中存在多个不同覆盖质量需求的目标覆盖的混合覆盖问题,提出了一种满足多个目标不同覆盖质量需求且兼顾区域覆盖的多重覆盖算法（WMCA）．该算法在覆盖有效的虚拟力算法（CEVFA）的基础上,假设被监测目标对节点有引力作用,建立了节点和被监测目标之间的联系,打破了传统的目标覆盖中指定节点覆盖特定目标的局限性;同时,弥补了现有以VFA为主的区域覆盖方法中,仅能提供区域覆盖或者目标覆盖而没有将二者综合考虑的不足．不同节点密度下的仿真结果表明：WMCA在满足特殊热点目标监测的前提下,最大限度地兼顾了网络的区域覆盖质量;相对于随机部署,其平均覆盖质量提高达15．99％,有效地利用了网络资源．     

赛罕乌拉国家级自然保护区植被覆盖度时空变化分析

为了揭示赛罕乌拉国家级自然保护区的植被变化规律。基于Landsat归一化植被指数(NDVI)遥感数据,利用像元二分模型对赛罕乌拉国家级自然保护区植被覆盖度进行估算,研究2002—2013年植被覆盖度的时空变化格局。研究结果表明:2002—2013年赛罕乌拉国家级自然保护区植被覆盖度状况良好、总体情况稳定,多年平均植被覆盖度为88%,植被覆盖度类型以高植被覆盖度为主,其次是中植被覆盖度;在2002—2008年和2008—2013年两个时期,赛罕乌拉国家级自然保护区植被覆盖度呈现出由低到高的转移趋势,植被状况变好;赛罕乌拉国家级自然保护区的植被覆盖度与气候变化有一定的相关性,但政策等人为因素是影响植被变化的主要因素。     

一种能量有效的无线传感器网络信息收集协议

研究了无线传感器网络覆盖和路由相结合问题,提出了覆盖和能量有效（coverage and energy efficient,CEE）的任务分配策略．CEE的基本思想是：对于覆盖重要的节点完成感知任务,对于覆盖不重要的节点完成数据转发任务．基于CEE设计了基于栅格的覆盖和能量有效（grid-based coverage and energy efficient,GCEE）信息收集协议．采用NS2仿真工具,分析了GCEE各个参数对网络能量有效性以及覆盖性能的影响．     

基于移动节点的无线传感器网络覆盖优化

为了提高无线传感器网络监测区域的覆盖率,研究了节点随机部署的无线传感器网络的覆盖优化问题．在含有移动节点的混合无线传感器网络中,采用更符合实际情况的基于误警率的概率探测感知模型,以区域覆盖率评价覆盖效果．通过计算节点的联合探测概率寻找覆盖空洞,提出了基于最佳概率的移动节点优化策略．仿真结果表明：所提方法能够有效探测覆盖...     

分布式无人机网络覆盖优化算法

针对非均匀目标区域中的热点区域覆盖优化场景，提出一种分布式无人机网络覆盖优化算法。首先对满足网络连通性的最少无人机节点数目和热点区域覆盖范围进行估计，其次融入热点区域信息改进布谷鸟算法位置更新方程并重构优化目标函数，然后对发现概率参数进行自适应调整，最终实现热点区域覆盖率的重点优化。在仿真实验分析中，在相同仿真环境下与标准布谷鸟算法和其他经典算法进行对比，结果表明所提算法的热点区域覆盖率较其他算法提升了约4%，迭代次数减少了约30次，证明了该算法收敛速度快、耗时少，能够更加有效地提高热点区域的覆盖率。     

郑州市植被覆盖度动态监测与分析

植被覆盖度是用来衡量地表植被状况的重要指标之一.植被覆盖度及其变化也是区域生态环境变化的重要指标.拟基于郑州市1994年7月2日、2002年6月19日、2009年6月29号和2013年6月28日的TM/ETM+遥感影像数据,利用ENVI 5.1软件,分别采用像元二分法和监督分类法,提取郑州市植被覆盖度信息,并对比分析研究期间郑州市植被覆盖度的变化情况.从而得到郑州市植被覆盖度在研究期间的变化趋势.结果表明:郑州市植被覆盖度呈先下降后上升的变化趋势,但区域内分布不平衡;在提取植被覆盖度时,像元二分模型比监督分类法更具有优势.     

常用的基于数据流的测试充分性准则

软件测试所有技术活动的基础,在于测试用例的设计、选择以及评价。如何设计充分的测试集一直是测试人员面对的一个难题。控制流、数据流是分析程序结构的2个主要手段。该文综合介绍了几种在软件单元测试中常用的基于数据流的测试充分性评价准则,如c-use覆盖、p-use覆盖、all-use覆盖、k-dr链覆盖、上下文覆盖等。这些准则适用于用过程式语言、面向对象语言编写的程序。测试人员可用这些准则判断究竟测了多少代码还有多少代码未测到。     

秦皇岛市2001—2020年植被覆盖动态变化及预测

本研究基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)遥感数据云端运算平台,利用1443景的Landsat Surface Reflectance(陆地卫星地表反射率数据)长时间序列遥感影像数据,使用归一化植被指数、像元二分模型、变异系数、线性回归分析和CA-Markov模型等方法监测秦皇岛市2001—2020年间植被覆盖度的动态变化,并预测了2025年的植被覆盖情况。研究表明：(1)2001—2020年,秦皇岛市20年间的植被覆盖度总体良好,整体上以中高植被覆盖度和高植被覆盖度为主,二者面积之和均达到总面积的65%以上;低植被覆盖度与中低植被覆盖度的面积之和均未超过20%。(2)河流、湖泊以及城区周边的植被覆盖度波动性较大,变异系数范围在0.8到3.2之间。(3)20年间秦皇岛市植被覆盖度明显变化的区域占57.7%,其中减少的区域占17.7%,增加的区域占40%,植被覆盖度基本保持不变的区域占42.3%,且人为因素仍是影响植被覆盖度变化的主要因素。(4)预测结果表明,秦皇岛市2025年仍以高植被覆盖度为主,占比达到47.4%,增长了0.9%,低植被覆盖度和中植被覆盖度分别减少了0.8%和0.4%,中低植被覆盖度和中高植被覆盖度均增长了0.1%。此研究可为秦皇岛市的环境治理、城市规划等工作提供数据参考和理论依据。     

基于无人机高光谱影像的植被覆盖度遥感估算模型比较

为了探寻光谱解混模型估算植被覆盖度的精度及适用性,对广东省中山市民众镇义仓村内的一块香蕉林地,利用无人机高光谱数据,比较了3种植被覆盖度估算的经典模型(像元二分模型、Carlson模型和Baret模型)以及目前较为常用的3种光谱解混模型(线性光谱混合模型(Linear Mixed Model, LMM)、后验多项式非线性混合模型(Polynomial Post-nonliner Mixing Model,PPNMM)和考虑光谱变异的正态组分模型(Normal Compositional Model,NCM))估算植被覆盖度的效果. 实验结果表明:像元二分模型高估了植被覆盖度;Carlson模型低估了植被覆盖度;Baret模型在低植被覆盖度区域内高估了植被覆盖度、在高植被覆盖度区域内低估了植被覆盖度;LMM模型在高植被覆盖度区域有较好的估算效果;PPNMM模型在低植被覆盖度出现小幅度高估;NCM模型估算的效果最佳.