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1.
基于活动对象的面向对象测试策略研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出基于活动对象的面向对象测试策略,给出三种覆盖标准,用以处理由面向对象新特性带来的问题。其中,所有定义-使用对覆盖标准主要用于指导测试设计者设计验证对象生存期的动态行为的测试用例;所有绑定覆盖标准主要用于解决继承和多态问题,以及执行了哪个绑定;所有交互覆盖标准主要用于解决方法间的数据共享问题。  相似文献   
2.
基于混合遗传算法的关系型数据库查询优化   总被引:2,自引:0,他引:2  
分析了关系型数据库的查询优化问题,针对多连接查询提出将遗传算法和爬山法结合,从而构造了关系型数据库多连接查询优化问题的混合遗传算法,并进行了实验计算.结果表明,用混合遗传算法解决多连接查询优化问题,可以发挥遗传算法和爬山法的不同优势,从而得到较满意的查询优化性能.  相似文献   
3.
提出了一种用于保证实时周期任务满足“至少满足”弱硬实时限制的算法.针对以往算法的缺点,扩充了弱硬实时限制的性质,定义了下确界限制并给出求解法.下确界限制用于保证任务满足“至少满足”弱硬实时限制,是任务满足限制的下确界.下确界限制的求解法计算负责度较低,因此在该求解法的基础上设计了调度算法MAA,用于保证任务满足“至少满足”弱硬实时限制.  相似文献   
4.
为了解决K-Best检测器资源开销大和多调制方式支持困难的问题,提出了一种适用于802.11n MIMO-OFDM系统的K-Best检测器,其具有低面积和模式可配置的特点。通过分时共享树形搜索的处理单元策略、各层时分复用处理单元进行搜索处理,仅通过增加少量存储器单元实现单个树形搜索单元资源共享。在架构上进行优化设计,通过模式配置实现多调制模式可配置化。在802.11n2×2 MIMO-OFDM系统平台中,测试结果验证了该检测器在BPSK,QPSK,16QAM及64QAM下的功能和性能,采用各层时分复用的树形搜索单元资源开销仅是串行树形搜索的48%,在80 MHz工作频率下,56个子载波树形搜索延时为176个时钟周期,即2.2μs。  相似文献   
5.
对象-关系数据库往往需要处理长时间运行的事务,这使得传统的事务模型不再适合于对象-关系数据库。为此讨论了结合嵌套事务,显式谓词和多版本模型优点的QT/WD模型,形式化地描述了模型的结合和正确性。嵌套事务使用了多级事务框架,提供了事务的多级原子性,显式谓词有助于增加事务之间的合作,多版本使限制谓词可以更容易满足而增加了并发,这些新特性使得QT/WD模型非常适合于长事务处理,提高了长事务的运行性能。  相似文献   
6.
提出了一种图聚类方法,即发现软件系统中组合横切关注的方面挖掘方法.该图聚类方法不仅考虑了连接度,亦考虑了相似度.采用一个新的图聚类算法来发现组合横切关注,一个组合横切关注也是一个软件模块,既包含相似的元素,又包含连接紧密的元素.利用程序元素之间的相似度和连接度,采用基于authorityshift的有向图层次聚类算法,来发现属于同一软件模块的程序元素集合;然后采用fan-in技术来确认组合横切关注模块.对比实验结果验证了该方面挖掘方法的有效性.  相似文献   
7.
使用自动机理论建立了一个用于分析实时调度问题的、可化简归并的形式化方法。通过分析单个任务的状态变化过程来构造实时系统的自动机。对自动机的状态进行化简和归并,大大降低了讨论实时调度问题的复杂度。以优先级上限协议为例构造了确定有穷自动机并使用该自动机证明了优先级上限协议的性质。  相似文献   
8.
提出了通过将事务划分为不同的数据字典事务类型,分别采用不同的事务并发控制策略的并发控制技术。减少了事务因为对数据字典进行操作而需要进行全网络封锁的概率。在ARTs-CS原型系统上实现了该并发控制技术。模拟实现表明,并发控制技术能有效地提高整个系统的效率。  相似文献   
9.
提出了一种新的查询概念,即约束的移动对象最近邻轨迹(constrained nearest neighbor search on moving objects trajectories,简称CNNMOT)查询.针对两阶段算法分阶段处理最近邻查询和范围查询的缺陷,对传统空间最近邻算法进行了改进和扩展,使其能够合并到一步完成,并对传统的mindist定义进行了修改.实验结果表明:该改进算法能较好地克服两阶段算法的缺陷,并在数据量较大时仍保持较高的性能.  相似文献   
10.
基于属性标识位的面向对象时空数据模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
在时空数据模型发展的基础上,提出了一种新的基于属性标识位的面向对象时空数据模型.将时空数据库分为一般基本属性库、有效时空属性库和历史时空属性库三部分存储,利用属性标识符标识数据对象在各部分库中的存在与否,进而对操纵语言进行基于新的数据模型的扩展。  相似文献   
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