一种基于类数据流的软件测试技术

提出了一种类数据流测试技术，通过类的数据流分析计算出实例变量的定义-使用对信息及成员函数的前置条件和后置条件，匹配函数的前置条件和后置条件为每一定义-使用对产生函数激活序列(即测试用例)．这样产生的测试用例能够发现成员函数与实例变量之间交互作用时发生的错误，并且弥补了传统数据流测试技术的不足，减少了重复测试，提高了测试效率．     

基于映射方法的柔性制造系统建模及仿真程序设计

介绍了基于映射思想的柔性制造系统(FMS)的着色Petri网建模及仿真程序的设计方法.根据FMS硬件系统的组成,将FMS硬件单元分为五大设备类;各类信息及信息传递分别映射为相应的Petri网的库所、变迁状态;包含不同信息类型的库所、变迁映射为仿真程序的数据成员及成员函数.采用这种映射机制对FMS系统的建模容易理解、易于实现,且能使仿真程序的编制更加方便.该方法使得对复杂的柔性制造系统的分析和设计变得更加清晰、直观.     

基于扩展的层次有色petri网的组合服务测试用例生成

为了更好地对Web组合服务中各个服务间的交互行为进行测试,提出了一种基于扩展的层次有色petri网的组合服务测试用例生成方法.首先将OWL-S文档映射成为扩展的层次有色petri网,使其中丰富的语义信息、数据流信息和控制流信息模型化.然后利用扩展的层次有色petri网,着重对各服务之间的数据流关系进行分析,找到所有的输出输入定义使用链,并将其扩展成可执行的测试序列,最后将测试序列和测试数据组合,生成测试用例.其中生成的所有测试序列符合全定义一使用路径覆盖标准.     

基于一种扩展分层有限状态机模型的测试生成

为了解决分层有限状态机(HFSM)中数据和约束的问题,对扩展分层有限状态机(E-HFSM)给出了定义对其特征进行了分析,对基于其上的模型所面临的测试问题进行了讨论.考虑了在测试中遇到的控制流和数据流问题,针对其中一种模型(父子EHFSM间不存在数据依赖关系),结合现有的方法工具给出了一种一致性测试生成方法.     

认知Ad Hoc网络仿真模型的设计与实现

针对认知Ad Hoc网络信道分配算法研究需要,提出了一种基于NS2的认知Ad Hoc的扩展模型.该模型是在原NS2节点模型上进行扩展;借鉴Czou思想,使用CM（channel management）模块对信道信息进行管理,在模块中实现信道的选择算法以及信道状态的更新;采用专用控制信道,用于交换控制信息和实现广播;节点根据信道选择规则选择数据信道,实现数据流的传输.仿真结果表明,设计方案合理,能满足基于数据流的信道分配算法研究的需求.     

基于共享最近邻密度的演化数据流聚类算法

现有的基于密度的数据流聚类算法难于发现密度不同的簇,难于区分由若干数据对象桥接的簇和离群点.本文提出了一种基于共享最近邻密度的演化数据流聚类算法.在此算法中,基于共享最近邻图定义了共享最近邻密度,结合数据对象被类似的最近邻对象包围的程度和被其周围对象需要的程度这两个环境因素,使聚类结果不受密度变化的影响.定义了数据对象的平均距离和簇密度,以识别离群点和簇间的桥接.设计了滑动窗口模型下数据流更新算法,维护共享最近邻图中簇的更新.理论分析和实验结果验证了算法的聚类效果和聚类质量.     

基于谱聚类算法的高速网络数据流快速分类方法研究

当前高速网络数据流分类处理时，忽略了冗余数据对分类结果的影响，使得分类结果 F1值较低。因此，提出了基于谱聚类算法的高速网络数据流快速分类方法。采用主成分分析法对高速网络数据流进行降维处理。对所有数据流相关性特征进行选择，去除冗余特征，保留有效的特征信息。应用支持向量机算法构建网络数据流快速分类模型，结合谱聚类算法对多数类样本进行聚类，组成新的数据集并将其输入到分类模型中得出相关的分类结果。实验结果表明，所提方法的平均F1值为0.95,F1值越大分类结果越准确，说明该方法能够满足高速网络数据流快速准确分类，具有优越的数据分类性能，应用价值更高。     

一种基于仿射传播的增强型流聚类算法

针对目前流聚类算法无法有效处理数据流离群点的检测和处理,以及增量式数据流聚类效率较低等问题,提出了一种基于密度度量的异常检测、删除的增强型仿射传播流聚类算法。在仿射传播流聚类算法的基础上,所提算法通过引进异常检测和删除机制改善了异常点对聚类精度、聚类效率的影响。利用仿射传播聚类实现在线数据流的聚类过程,同时检测数据漂移现象,即数据流分布特征随时间发生变化,并采用基于密度度量的局部异常因子检测技术(LOF)对储备池数据进行异常检测和删除处理,通过对当前类簇和处理过的储备池数据重聚类来重建动态数据流模型。在真实网络数据(KDD’99)上进行了实验,结果表明,所提算法不仅减少了重聚类构建动态模型的次数,改善了聚类效率,而且在同时考虑聚类精度、纯度和熵3种聚类评价标准下,均优于传统的仿射传播流聚类算法。     

基于密度的不确定数据流聚类算法

不确定性的出现使传统算法无法直接用于聚类不确定数据流。该文提出一种不确定数据流环境下基于密度的聚类算法,其中提出不确定度的概念以衡量不确定数据的分布信息,并在改进面向确定数据的聚类算法DENCLUE的基础上,提出一种可处理数据不确定度的UDENCLUE算法,以降低数据的不确定性对聚类结果产生的影响;提出滑动窗口下基于密度的不确定数据流聚类算法USDENCLUE,通过聚类特征指数直方图技术实现快速剪枝,可以高效处理噪音数据、演化数据流并生成任意形状的簇;采用真实数据集及人工合成数据集对USDENCLUE与CluStream聚类算法进行比较,实验结果表明了所提出算法的高效性和有效性。     

联合多重卷积与注意力机制的网络入侵检测

利用深度学习方法建立一种网络入侵检测模型CAL.该模型通过多重卷积提取数据流的深层特征,利用注意力机制提取代表数据流结构特点的关键特征,以提高对不同数据流特点的表达能力,并通过池化计算压缩数据,提高模型泛化能力,使用基于CuDNN加速的长短时记忆网络,在学习数据流上下文特征和时序信息的同时,加速模型收敛.在数据集UNS...     

基于级别权重XML的自动化测试框架

文章针对当前自动化测试工具/框架存在的问题,提出了一种基于级别权重XML的自动化测试框架.框架采用XML 的自动化测试过程数据流模型,用XML语言来描述GUI层次结构、测试类、测试信息、配置文件、测试数据及测试结果等信息;根据测试信息中的级别与权重属性,测试用例生成模块利用级别权重策略自动生成测试脚本与测试数据,测试驱动模块采用级别权重调度算法动态执行测试脚本并生成测试结果;最后给出了简单的测试实例.     

建筑能耗分析用气象数据的构成研究

建筑能耗分析需要首先构成有代表性的全年气象数据，气象数据可以根据一定规则从以往数据中选取，也可以用以往数据建立气象数学模型，生成可以代表未来的气象数据。对F检验法与AIC准则建模进行了比较，表明F检验法建模是合理的，用F检验逐步回归法建立了13维疏系数混合回归气象数学模型，对模型残差进行了残差独立性、正态性及零均值检验，结果表明模型是成功的，并且维数增高可以为模型提供更多的信息，用所得模型构成了建筑能耗计算用气象数据。     

圆CFRP-钢复合管内填砼构件的受弯性能研究

对16根圆CFRP-钢复合管内填砼受弯构件以及4根圆钢管砼受弯构件开展静力试验并分析实验结果。对于未包裹纵向CFRP的试件,其荷载-跨中挠度曲线类似于对应的圆钢管砼构件的曲线;对于包裹纵向CFRP的构件,其荷载-跨中挠度曲线可以划分为以下几个阶段：弹性阶段、弹塑性阶段和下降段。圆CFRP-钢复合管内填砼受弯构件的延性要好于圆FRP筒内填混凝土受弯构件。对于具有相同钢管约束效应系数的试件。承载力提高率随着纵向CFRP层数的增大而增大。从加载之初直到最大承载力．钢管和CFRP筒在环向和纵向都可以协同工作。纵向受压最大点的环向扣应变最大,纵向受拉最大点的环向压应变最大,纵向受拉最大点的钢管对核心砼没有套箍作用。从加载之初直到大约0．8倍的极限承载力,试件纵向应变沿截面高度的分布基本符合平截面假定。纵向CFRP可以显著提高试件的刚度。     

基于对抗迁移的复合材料检测领域命名实体识别

命名实体识别(named entity recognition, NER)可整合复合材料检测领域相关数据精准提取关键实体信息,促进产业信息化,为行业发展提供技术支撑。针对复合材料检测领域专业名词过多及边界混淆等问题,提出了一种基于对抗训练(adversarial training)和BERT(bidirectional encoder representations from transformers)嵌入相结合的领域命名实体识别模型(BERT-AdBC)。首先,复合材料检测领域数据规模较小,BERT嵌入增强了领域迁移能力,通过融合字向量获取充分的语义表示;其次,领域语句繁杂冗长,引入自注意力机制结合双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)模型增强了上下文之间语义关系的获取;最后,对抗训练利用分词任务与实体识别任务的共享信息解决了边界混淆问题。实验结果表明,本文所提出的BERT-AdBC模型对复合材料检测领域实体识别的效果要优于传统模型,综合评价指标F₁最高提升6.48%。     

考虑热损失稠油热采双孔介质不稳定试井分析

注蒸汽吞吐热采技术已经成为开发稠油油藏最为有效的方法,但是蒸汽波及范围外的油层没有得到有效的改善,因而油藏流体物性可以分为两个区。针对双孔介质中的稠油油藏蒸汽吞吐热采井蒸汽波及区和未波及区流体的流动性质的差别,提出了试井问题所必须采用的径向流体复合模型,模型中考虑了蒸汽在上下盖层的热损失问题。建立了内区考虑热损失的径向流体复合模型,求得了无限大地层情况下的拉氏空间解,并通过数值反演方法作出了相应的样板曲线,并且对样板曲线作了相应的敏感性分析,为稠油开发油藏压力动态分析提供了一种新的模型。     

面向在机检测系统的IGES复杂型面再生及其虚拟仿真模型

为实现在机检测系统与通用实体建模软件的数据传输以及与虚拟仿真模型的实时交互,深入研究了基于初始图形交换规范（initial graphics exchange specification,IGES）的拓扑信息,提出了符合该文件格式中各种常用图形实体几何信息的存储结构．以Visual C＋＋为开发平台,设计出符合IGES规范的数据结构及其程序算法,为非均匀有理B样条（non—uniform rational B—spline,NURBS）曲线、直线和组合曲线等多种图元实体都定义了各自的结构体,并且以结构体为节点将其存储到各自的链表当中,最终以类的形式进行封装．借助于OpenGL图形库函数读取存储到链表中的实体数据,实现了IGES数据中基面的绘制以及对内外边界的裁剪,最终完成了对在机检测系统中复杂空间型面的再生以及与虚拟仿真模型的交互．程序成功读取了约1M大小的IGES数据文件,并实现了原模型的再生．     

子母叶片泵配流盘复合阻尼对流量脉动性的影响

针对高压子母叶片泵在预升压过程中减振阻尼的引油过程改变了泵的瞬时流量波形,增大了流量脉动这一问题,在探讨复合阻尼的组合形式及改善流量均匀性机理的同时,对泵的瞬时流量进行了仿真,计算了流量不均匀系数.由仿真结果可看出:和传统的配流结构相比,在阻尼形式上采用复合阻尼可以有效地减小流量脉动.     

利用高分辨率的遥感卫星影像更新1:1万比例尺数字地形图的研究

详细阐述了利用高分辨率遥感卫星影像进行1:1万比例尺数字地形图更新的基本技术流程、更新方式以及关键技术.并且利用面向对象的遥感影像分类方法和信息提取技术,获得了较满意的地图更新专题信息.结果表明利用高分辨率遥感卫星影像进行数字地形图更新是一种周期短、见效快、效率高、花费少的切实可行的方法.