面向HLA的交叉检验自动化测试方法研究

HLA标准有着数百条接口规范,其测试需要大量的人力,需要研究有效的自动化测试方法.针对目前HLA的测试用例不易组织和不完备的问题,提出了一种交叉检验的自动化测试方法.将测试接口按功能划分为不同的测试序列,把测试序列中的接口填入交叉检验表中进行关系判定,根据接口关系生成测试用例树并最终自动生成测试用例.在此基础上采用通用的测试程序框架,结合Rattonal Robot的自动化测试功能,设计了自动化测试同步控件,实现了在多台计算机上的RTI软件自动化测试.实验结果表明,该自动化测试方法达到了正确的功能,可大大降低开发测试人员的工作量.     

基于UML实时扩展的嵌入式软件测试用例生成技术

将统一建模语言(unified modeling language, UML)和对象约束语言(object constraint language, OCL)引入嵌入式软件测试领域,首先提出了一种基于UML实时扩展的嵌入式软件测试建模过程。然后,给出了UML状态图和类图的实时扩展方法。最后,结合航空电子系统嵌入式软件测试用例生成过程,详细阐述了被测系统的静态和动态建模,提出了扩展的测试序列定义及其生成方法,最终将所生成测试用例采用扩展标记语言(extensible markup language, XML)格式存储。工程应用验证表明,上述方法可充分发挥UML作为工业标准的工具资源优势,提高嵌入式软件测试用例生成的准确性、有效性和自动化程度。     

基于改进OOPN的有效载荷系统测试用例生成方法

针对空间有效载荷系统集成测试用例生成问题,在分析任务特点和测试技术发展趋势的基础上,采用改进面向对象Petri网（improved object oriented Petri net, IOOPN）的建模技术,提出了一种基于IOOPN模型自动生成测试用例的推理方法。该方法建立了对象工作模式的识别规则,采用启发式搜索生成单对象测试序列集,引用时间标尺实现系统级测试序列规划算法,满足了有效载荷系统级的测试要求,提高了测试的效率和水平,成功应用于某卫星科研实践。     

控制输入跟踪算法和测试衍生算法

以组合电路的满足性测试生成算法为基础，提出了控制输入跟踪算法和测试衍生算法。控制输入跟踪算法从源输出开始，根据一定的指导策略，向源输入搜索，在搜索过程中生成一条临界路径，该路径中全部的故障可以用满足临界条件的输入向量来测试。测试衍生则利用一个测试的信息，通过临界路径变换衍生一系列新的测试。这两种算法嵌入测试生成的满足性算法中，大大减少了故障，压缩了CNF的构成时间和搜索空间。     

基于仿真的港口大门服务系统性能测试

对集装箱港口大门服务系统性能测试中在测试数据和测试事例生成、计划响应时间获取方面效率低的问题,提出了一种基于离散事件仿真的自动化测试方法。该方法将被测系统与仿真系统结合,仿真系统产生测试数据及服务事例,被测系统提供实际的响应时间,通过仿真系统可分析系统的性能指标。实验表明该方法可提高测试效率20倍以上。     

船舶自动舵和自动避碰算法仿真测试平台的研究

采用MatLab的Simulink工具箱和实船实验测试船舶自动舵和自动避碰算法，存在风险大、调试周期长、费用高的缺点。基于全任务船舶操纵模拟器，研究可用于测试船舶自动舵算法和自动避碰算法的仿真测试平台。详细介绍了该测试平台的体系结构、系统功能、接口设计，并以船舶航迹保持算法为例仿真测试了该算法对一艘商船的控制效果。该平台已成功应用于船舶自动舵和自动避碰算法的测试。     

一种数字电路的测试向量生成算法

结合一个实际电路 ,研究了一种可把数字电路故障定位到器件级的测试向量生成算法。该算法首先划分电路功能块 ,然后基于功能测试的思想 ,通过功能块测试向量的迭代生成整个电路的测试向量。还提出了一种基于器件布尔函数建立故障字典的方法 ,这种方法思路清楚 ,软件编程实现方便。     

故障树分析技术在软件测试中的应用

针对故障模式判决软件测试用例设计的特点 ,提出了一种利用故障树分析原理 (FTA)和软件测试用例设计等价类划分方法进行故障模式判决软件测试用例设计的新方法。该方法运用FTA原理进行测试用例设计 ,根据故障判决模式画出故障树 ,将该树作为测试用例设计树 ,然后运用故障树原理获得该树的最小割集 ,将此最小割集作软件测试用例的设计的依据。利用该方法进行测试用例设计保证了测试的充分性、测试用例分布的合理性 ,同时依据此方法设计的测试用例辅助生成软件 ,也极大地提高了软件测试自动化水平。     

基于遗传算法的序贯诊断测试策略生成

针对序贯故障诊断问题,提出一种基于遗传算法的诊断测试策略生成方法。采用变长度染色体表示有效测试策略,根据测试费用排序进行适应度分配,设计了适于顺序编码的遗传操作,竟过进化计算获得期望费用最小的测试策略。对飞船发射前测试进行的仿真结果表明,本文方法与基于信息增益最大的测试策略相比,测试费用显著降低,适于解决大规模诊断测试问题。     

大型复杂系统故障隔离智能优化策略

大型复杂系统的故障隔离是系统维修的重要环节,现有的故障隔离算法存在平均故障隔离时间(MFIT)长,不能快速自动生成决策树等缺点.利用AO*算法自动构造决策树,将离散粒子群算法应用于AO*算法的每一个节点的测试选择,降低计算复杂度,使故障隔离策略智能化.实例表明:该算法将故障隔离时间缩短20%,并降低测试代价,提高故障隔离效率,为大型复杂系统故障隔离提供-种高效算法.     

基于改进螺旋更新位置模型的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼算法后期种群的多样性丢失问题,通过螺旋更新位置模型的改进并结合对立学习策略、随机调整参数、正态变异操作等已有方法改进鲸鱼优化算法.采用对立学习策略对鲸鱼种群初始化,为全局搜索奠定基础;利用随机调整控制参数的策略,避免了算法后期陷入局部最优;正态变异算子与改进螺旋更新位置对鲸鱼种群进行干扰,避免种群后期向某个最优区域靠拢,增大算法的全局搜索能力.选取文献[4]中23个国际标准测试函数,包括单峰、多峰以及固定维数函数,对改进的算法进行低维测试;选取文献[12]中的25个单峰和多峰国际标准测试函数,对改进的算法进行高维测试.结果表明,IMWOA算法在收敛精度、收敛速度上均明显优于原WOA算法且具有普遍适用性、稳定性和解决超大规模优化问题的能力.     

创新驱动升级的SD建模和策略的反馈仿真组合分析——以江西合力有限公司创新升级为例

中国正在全面推进创新发展战略,创新系统是一个动态的复杂系统,创新策略如何作用于系统结构及效果需进行深入的仿真研究.通过对江西合力有限公司技术创新活动分析,运用逐树设撤关联数结构行为检验建模法,建立可靠性高的六棵流率基本入树模型及等价流图仿真模型.新引入图论的关联矩阵算法,计算得到复杂系统的三十三条反馈环.然后,结合实际设置仿真调控参数变化区间,进行反馈结构和策略仿真的关联分析.结果表明:定量实施"提高创新投融资力度、提升创新人才支撑能力、深化产学研合作"三条发展策略,能够有效促进企业升级.此为企业科技创新发展提供了决策依据,并有效验证和实施了SD建模、反馈环新算法、策略仿真与反馈结构组合分析新方法.     

种群分段变异学习和S型权重变色龙群算法

探索寻优能力强、良好的可靠性和稳定性是智能算法应用到具体领域中的最佳选择。针对变色龙群算法存在求解不稳定、收敛精度低下和搜索开发之间不平衡等缺陷,提出一种种群多样性分段变异学习和S型权重的变色龙群算法(RMSCSA)。引入折射镜像学习(refraction mirror learning,RML)策略使变色龙更符合自然界中的观察,增强它的多样性;引入种群多样性分段变异使适应度较差的个体得到保留,并引导它向最优位置靠近;S型递减权重的引入让它进一步平衡算法的全局搜索和开发能力,通过收敛性分析得出S型递减权重因子的优势。利用经典函数集和CEC 2017函数集进行性能验证,结果表明3种策略比CSA具有更好寻优精度和效率。通过对独立运行30次的结果进行Wilcoxon秩和检验、Friedman’s以及Holm后续检验统计分析,结果表明引入的3种策略与CSA相比都有更好的寻优能力。     

基于Stacking集成元模型的作战体系能力图谱生成方法

作战体系能力图谱是从整体分析作战体系能力的有效方法.针对生成作战体系能力图谱时,需要对海量实验空间进行仿真而带来时效性较差的问题,提出一种基于Stacking集成元模型的作战体系能力图谱生成方法.该方法通过建立元模型替代仿真模型,能够快速准确生成作战体系能力图谱.针对各类元模型适用场景有限、性能波动较大的问题,提出采用...     

基于决策融合的多无人机协同目标检测识别算法

针对现阶段单无人机不能高效完成大区域巡视的问题,提出一种多无人机决策融合的目标检测识别算法。首先改进Retinanet算法进行单无人机的目标检测,根据航拍图像目标特性,调整anchor参数和训练策略。同时利用特征提取算子配准多无人机航拍图像,实现多机图像坐标一致,并进行图像拼接。然后综合目标的位置信息和属性信息对多机图像进行目标关联。最后提出一种基于冲突度量的动态切换策略,自适应选择DST(dempster-shafer theory)或DSmT(desert-smarandache theory)融合关联目标信息。在多无人机协同目标识别数据集上进行实验,结果表明所提算法能在增大单次巡视范围的同时,提高无人机巡视系统的检测精度。     

基于搜索策略的通用态势评估方法的研究

在态势状态转换图表示的基础上，提出了一种通用的态势评估搜索策略。该策略将态势评估的整个过程看作为对当前态势路径的识别和搜索过程。在算法中以Bayes分类器识别当前态势发展可能的目标状态，以parzen窗算法对态势各类别的类条件概率密度进行修正，以改进的深度优先算法实现态势图的搜索。在实验中，将其应用于丰满水电仿真系统水轮发电机组的状态评估系统中，经数据对比分析，该算法优于传统的发电机诊断分析方法。     

基于动态分级策略的改进正余弦算法

针对正余弦算法存在易陷入局部最优、求解精度不高、收敛速度较慢等问题, 提出一种基于动态分级策略的改进正余弦算法。首先, 引入拉丁超立方抽样法, 将搜索空间均匀划分, 使初始种群覆盖整个搜索空间, 以保持初始种群的多样性。其次, 采用动态分级策略, 根据适应度值的排序情况, 将种群动态划分为好中差3个等级, 并应用破坏策略与精英引导方法对其进行扰动, 以提高算法的收敛精度, 增强跳出局部最优的能力。最后, 引入反向学习方法, 设计了动态反向学习全局搜索策略, 以提高算法的收敛速度,同时对改进算法在复杂度、收敛性和稳定性方面进行性能测试, 选取15个标准测试函数在低维和高维状态下进行仿真实验分析, 并与粒子群算法、回溯搜索算法和其他改进正余弦算法进行比较。仿真分析结果表明, 所提算法有效地提高了算法的收敛性和稳定性。     

基于共现分析的分类器链标签序列优化方法

针对分类器链模型采用随机生成方式确定标签序列会极大影响分类器链性能的问题。通过共现分析技术深入挖掘标签间的潜在关系, 提出一种基于贪心算法和n-gram模型的两种标签序列优化策略以提升分类器链模型性能。基于贪心算法的策略通过计算和排序标签之间共现率来生成优化的分类器链标签序列, 而基于n-gram模型的策略则通过最大化标签之间条件概率来生成优化的分类器链标签序列。最后通过多个多标签基准数据集进行实验验证, 实验结果表明, 与当前流行的各种分类器链模型相比, 所提的两种策略很有竞争力, 可以明显提升多标签分类效果。     

基于Spark的并行图聚类算法研究

对并行图聚类算法进行了研究。基于Spark 提出了一个新的并行图聚类算法；由于Spark 中的top 操作需要耗费大量的内存，提出了一个新算法来替代top 操作，有效减少了所消耗的内存；通过对自底向上的层次聚类算法进行改进提高了聚类的速度；基于图数据的特征提出了一种图数据过滤的方法来减少算法运行的时间以及所占用的空间并对其有效性进行了说明。仿真结果表明，运行效果优于进行比较的其他并行化图聚类算法。     

基于遗传算法的TDOA定位系统的最优布站算法

为提高到达时间差(time difference of arrival,TDOA)定位系统的定位精度,提出了利用遗传算法(genetic algorithm,GA)寻找规定平面区域内TDOA定位系统的最佳布站策略,其所遵循的最佳布站原则是使得定位的目标空间的定位误差的Cramer-Rao界的平均值最小。对GA的站点位置编码和适应度函数的选择进行了研究,在此基础上提出了GA的寻优布站算法。仿真结果表明,该算法的寻优布站结果接近于系统的最优布站。