基于可信基因的网格测试分级约简研究

作为保证网格服务质量的重要技术手段,网格测试已成为网格研究的热点内容之一．而软件测试的核心与关键则是测试用例的生成问题,测试用例的数量和质量将直接决定软件测试的成本和有效性．就目前而言,随着覆盖程度的提高,所需使用的测试用例数量也在呈指数级增长,且冗余随之而来．因此,若进行完全测试,势必工作量很大,但若只按一般组合设计测试用例,则又会存在因测试次数太少而牺牲相应检错能力的问题．为此,提出了基于可信基因的网格测试约简方案,并通过实践验证了所得到的测试集不仅规模较小、保持了极佳的检错能力,而且与传统算法相比较时空间复杂度有所下降．     

非主断面观测站求解边界角和移动角的新方法

由非主断面观测站求取主断面上的边界角和移动角,目前采用等权最小二乘估计求参后反求,由于厚松散层失水等因素的影响及概率积分法具有边界收敛快的特点,所求边界角和移动角的精度得不到保证.从修正随机模型的角度,采用加权最小二乘估计求参.通过实例,从下沉残差序列、临界变形值和残差中误差等方面分析了等权和加权的拟合效果,得出等权估...     

结合需求与反馈的动态测试用例优先级排序方法

为提高软件测试的缺陷检测速率,提出结合需求与反馈信息的动态测试用例优先级排序方法.根据需求优先级和需求是否变更对测试用例优先级进行初始化,执行过程中结合需求相关性和反馈信息动态调整未被执行的测试用例的优先级,直到测试用例执行条件跳出为止.在GPSking中的验证结果为:本方法的APFD为68.73%,而测试用例按被创建顺序的APFD为51.4%,仅采用需求优先级静态排序的APFD为67.5%.结果表明,该方法能很好地提高缺陷检测速率.     

高性能低功耗32位浮点RISC微处理器的研究

提出了低功耗架构、片上总线预选器等新的设计思想和改进的高阶布斯算法,利用0.35μmCMOS工艺,研制成功一种低功耗、高性能32位浮点精简指令系统(RISC)微处理器.该处理器芯片内置128kb静态随机存储器,芯片面积为7mm×7mm,中断和定、浮点等指令集所有指令运行正确,32位浮点乘法运算仅需17.8ns.与传统的设计相比,该微处理器主频提高了38%,功耗下降了39%,50MHz频率下的动态功耗仅为164mW,并具有边界扫描测试功能.研制结果表明,新的设计思想和算法有效地提高了微处理器的综合性能,为嵌入式浮点RISC的研究提供了新的途径.     

应用UML2.0模型的测试用例生成方法

针对软件开发过程中测试自动化程度低的问题,在研究基于模型的测试用例生成技术的基础上,提出了一种基于UML2.0序列图与用例描述的测试用例生成方法.采用事件确定有限自动机来描述系统序列图,通过命题投影时序逻辑的模型检测技术,验证了自动机模型的正确性.使用自动机模型与用例描述来生成测试用例,该用例满足事件与全路径覆盖准则.通过对图书管理系统的分析表明,该方法不仅能够提高软件的测试效率,而且还确保了针对管理员的执行动作所产生的测试用例的正确性.     

基于人工免疫算法的高效回归测试用例集约简机制

为了在海量回归测试用例中剔除冗余测试用例,优化回归测试的效率,提出一种基于人工免疫算法的高效回归测试用例集约简机制.首先,构建测试需求覆盖模型,其次,通过适应度函数刻画测试用例集的测试总开销,利用人工免疫算法强大的全局搜索能力约简回归测试用例集.基于真实工程代码构建实验验证了所提机制的有效性,实验结果表明:同现有基于遗传算法的机制相比,在不同的迭代阈值下,平均约简成功率分别从10%,35%和80%提升至100%,同时平均冗余覆盖比率从98%,95%和109%降低到21%,55%和90%,测试用例集约简效果明显;在约简效率方面,所提机制平均迭代次数均小于25次,而对比方案的迭代次数均大于50次,用例约简效率大幅提升.     

基于选权迭代最小二乘的地表移动盆地 边界角量参数估计

在厚松散层矿区,利用常规地表移动观测站变形观测成果无法估计松散层、岩层的边界角和移动角参数,针对此问题,文章提出了一种基于选权迭代最小二乘的地表移动盆地边界角量参数估计模型。首先将地质采矿条件相似的观测站归为一类(作为基础数据),然后以综合移动角和综合边界角为观测值,推导了以岩层移动角、岩层边界角、松散层移动角及松散层边界角为参数的观测方程,考虑到综合移动角和综合边界角中可能存在粗差,引入Hampel法和IGG法2种选权的方法,通过多次迭代求取参数最优值,并对求参结果进行精度评价。基于该模型利用Matlab软件开发了参数估计程序。顾桥矿、顾北矿的工程应用结果表明,Hampel法的参数估计精度优于4°,IGG法参数估计精度优于1°。基于IGG法选权迭代最小二乘估计的顾桥矿、顾北矿地表移动盆地边界角量参数分别为:φ_0=48.02°,φ=64.47°,β_0=48.19°,β=69.18°,γ_0=48.20°,γ=70.01°,δ_0=35.32°,δ=49.92°。     

一款基于SPARC V8指令集体系结构的系统芯片的功能验证

处理器的设计越来越复杂,如何对处理器进行完备的功能验证面临着巨大的挑战.针对一款基于可扩展处理器架构(scalable processor architecture,SPARC)V8指令集体系结构的系统芯片进行验证,提取了该芯片的验证功能点,搭建了结果自动比对的验证平台.该平台采用定向测试用例生成和约束随机测试用例生成相结合的方式产生测试用例以支持各种功能场景的验证.项目仍处于验证实施过程中,目前已设计了170个测试用例,对125个验证功能点中的109个进行了覆盖,达到了84%的功能覆盖率,并发现了7处设计错误.     

基于Pixon的规格化切与图像分割

针对规格化切过程需要求解大规模矩阵的特征向量,使得这一图像分割方法需要很大的运算量的缺点,将基于Pixon的图像模型与规格化切相结合,提出了先获取基于Pixon的图像模型,然后再使用规格化切对基于Pixon的图像模型进行递归分割的图像分割方法.实验结果表明,该方法显著降低了使用规格化切进行图像分割时的运算量和内存消耗,提高了该方法的效率和实用性.     

业务流程建模与测试方法研究

针对复杂业务流程设计测试效率低、自动化程度不高、测试用例正确性难以保证的问题,在研究接口自动机模型的基础上,提出了一种基于模型的业务流程测试方法。该方法首先采用扩展带约束的接口自动机对业务流程设计进行形式化描述,并给出了从业务流程设计模型到带约束的接口自动机模型的转换算法;然后基于模型完成了对业务流程设计与需求的一致性验证,将验证后的接口自动机模型作为业务流程的测试模型,通过其特有的"乐观方法"和博弈思想实现了流程间的嵌套调用组合;最后定义了业务流程的测试覆盖准则,并在满足活动约束条件组合覆盖准则的前提下,设计了相应的测试用例生成算法。实例分析表明:该方法能够简化测试过程,可用于业务流程设计的测试用例自动化生成,有效保证了测试用例的正确性,提高了测试效率。     

UML 2.0通信图的一种测试用例生成方法

提出了一种UML2.0通信图生成测试用例的方法.首先根据通信图构建一棵通信树,利用后序遍历了所构造的树,从通信图中选择条件断言,然后转换条件断言并通过求解函数最小值的方法来生成测试用例.该测试用例满足消息路径覆盖和边界覆盖.     

基于粗粒度可重构处理器的浮点乘加算法

在粗粒度可重构处理器中,往往采用以定点代替浮点或嵌入专用的浮点计算单元的方式来处理应用中的浮点运算,从而导致在面对大动态范围运算时精度不够,造成系统面积与功耗的增加.本文提出了一种在通用粗粒度可重构处理器上用定点运算单元实现浮点乘加运算的方法,采用8个可重构处理单元实现1次乘或加的浮点运算,该方法不仅兼容了IEEE-754的单精度浮点标准而且没有增加任何浮点运算硬件.在模拟器上对系统性能进行测试,使用本文的方法,在通用粗粒度可重构处理器上实现浮点乘法运算性能提升2.09倍,浮点加法运算性能提升1.68倍.     

面向5G通信基站管理系统性能评估的测试用例分布规律研究

针对通信基站管理系统目前多采用融合人工经验的测试方法，无法模拟长周期且发生时间合理的测试用例问题，提出了一种基于基站告警日志的测试用例建模方法。首先，以基站日志产生时间间隔为研究对象，从数据整体、设备类型、日志类型、设备和日志类型等维度分析发现日志产生时间间隔服从幂律分布的规律；然后，对比分析最小二乘法、极大自然估计与最大后验估计3种不同的参数估计算法，以估算误差为依据，发现最小二乘法的拟合度更高且残差最小，拟合优度与平均绝对百分误差的平均值分别为0.96和3.5%;最后，采用最小二乘法对日志时间间隔进行幂指数估算，保留局点拟合优度大于0.7的告警组成测试用例。该模型应用于全国多个不同城市通信基站的告警日志间隔分布估算，实验结果表明：所提模型可以实现85%以上日志分布规律计算，为编排贴近实际运行环境的测试用例奠定基础，进一步提升测试结果的可靠度。     

面向SCOTEM模型的软件测试数据生成方法研究

如何从UML模型生成测试用例为面向对象软件测试带来了新的挑战.为测试用例提供测试数据是其中的关键环节.Shaukat Ali等人在UML基础上提出SCOTEM模型,但是此模型的测试数据需要人工生成.针对SCOTEM模型进行了改进使其适于灰盒测试,以OCL约束测试数据的生成和运行结果的验证,并提出了一种为基于粒子群算法的改进SCOTEM模型自动生成测试数据的方法.针对不同的覆盖标准,实验证明该方法能够以更高的效率生成高质量的测试数据.     

爆破振动对矿山边坡稳定性影响的预测

针对矿山爆破过程中爆破点附近的边坡稳定性问题,应用因子分析和免疫最小二乘支持向量机方法,选取爆破振幅、主频率、主频率持续时间、岩石重度、粘聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度、孔隙水压力等为影响因素.对相关性较高的因素进行因子分析,提取公共因子,建立爆破振动对矿山边坡稳定性影响的免疫最小二乘支持向量机预测模型.利用24组爆破数据作为学习样本进行训练,并采用回代估计法进行检验,误判率为1/12.用另外10组数据作为测试样本进行预测,同时通过与其他预测模型预测结果进行对比,验证本文所得模型在边坡稳定性预测中具有更高的准确度.研究结果表明:所得预测模型泛化误差满足精度要求,预测结果的误判率仅为1/10,优于其他预测模型.     

基于卷积神经网络的抽油机故障诊断

抽油机故障诊断对于保障油气田的稳定运行至关重要。针对已有基于深度学习的故障诊断模型参数量大导致应用范围受限的问题,提出一种基于空洞卷积和惩罚机制的卷积神经网络模型。该模型在浅层神经网络部署不同空洞卷积率的空洞残差模块,高效获取示功图轮廓特征的同时降低了模型参数量。其次,将惩罚机制融入Softmax损失函数,增强模型诊断气体影响等难分样本的故障准确率。采用抽油机实况数据集进行实验验证,结果表明该模型参数量为0.94 M,浮点型计算量为165.24 M。与MobileNetV3相比,改进后的算法模型在准确率同为96.6%的前提下参数量减少了3.30 M,浮点型计算量减少了52.22 M,更易部署在资源受限的故障诊断平台。     

基于UML状态图的测试用例自动生成方法

随着UML建模在软件开发中的广泛应用,基于状态图的测试用例自动生成方法逐渐成为规格说明测试中的重要研究方向.在研究了现有测试用例生成方法的基础上,提出了采用函数最小化思想,依据边界测试准则生成测试数据,采用深度优先策略及记忆化搜索高效地生成测试用例.实验结果显示该方法能以较少的测试用例达到较高的路径覆盖率.     

非齐次泊松过程类软件可靠性增长模型

现有的基于故障覆盖率的软件可靠性增长模型多是只考虑了累计故障覆盖率 ,没有描述每个测试用例能够获得的故障覆盖率 .为了使软件可靠性增长模型能更好地刻画软件的测试过程 ,建立了两个基于故障覆盖率的非齐次泊松过程类软件可靠性增长模型 .第一个模型假设每个测试用例有相同的故障检测能力 ,能获得相同的故障覆盖率 ;第二个模型考虑了越晚检测到的故障其被检测到的概率越低的特点 ,模型假设每个测试用例的故障检测能力与其出现的次序相关 .利用一组公开发表的软件失效数据对这两个模型进行了验证 ,结果表明这两个模型在这组失效数据上均能得到较好的拟合效果 .     

负熵最小化加权最小二乘支持向量机及其应用

提出了一种负熵最小化加权最小二乘支持向量机分类模型,并应用于水下底质识别任务.该模型在原始最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)基础上引入权重,通过权重分布的负熵最小化调节和控制权重的稀疏度,然后使用该稀疏分布权重进一步进行加权LSSVM再学习,从而实现对原始LSSVM分类边界的调整优化.将负熵最小化加权LSSVM应用于水下钴结壳底质识别,实验结果表明,该负熵最小化加权LSSVM能显著减小钴结壳错判率和识别正确率,有效提高底质识别效果.     

求解近场散射问题的最小二乘方法

应用最小二乘方法数值求解全内反射显微镜模型对应的时谐散射问题. 先利用平面波函数和倏逝波函数构造试探函数空间, 再利用解及其法向导数在单元内边界处的跃度和外边界条件定义目标泛函. 结果表明, 该方法简单易行, 所需剖分单元少, 算法精度高. 数值实验验证了算法的有效性.