基于规则的用例规约验证方法

用例模型描述了参与者对系统功能的需求,在整个系统的开发过程中有着重要作用;用例描述若存在问题,会对系统开发造成很大影响。提出了一种用例规约的规则验证方法,通过分析用例规约中的错误类别,在特定的用例规约描述方法上设计了帮助发现规约中不完整性、不一致性错误的验证规则,并通过规则的形式化来支持需求的自动化验证。     

高阶路由器结构研究综述

随着高性能网络规模的增加,高阶路由器结构设计成为高性能计算中研究的重点和热点。使用高阶路由器,网络能实现更低的报文传输延迟、网络构建成本和网络功耗,同时高阶路由器的应用还可以提高网络可靠性。过去十年是高阶路由器发展最快的时期,对近年高阶路由器的研究进行了综述,并对未来发展趋势进行了预测,主要介绍了以YARC为代表的经典结构化设计以及"network within a network"等近年来涌现的新型设计方法。未来的研究重点是解决高阶路由器结构设计中遇到的缓存和仲裁等各种问题,并利用光互连等技术设计性能更好的结构。     

基于贝叶斯统计推理的故障定位实验研究

故障定位的目的是帮助程序员寻找引发失效的原因或故障位置,以加快调试过程.故障和失效间的关系往往非常复杂,难以直接描述故障到失效的转化.最新的研究多采用差异分析的方法,基于可疑模式,构建故障推理贝叶斯网络,其节点由可疑模式及组成可疑模式方法的调用者构成;定义了贝叶斯网络的构建算法、各个相关概率的定义及BBN中各个边的条件概率计算公式.提出基于该BBN的推理算法,推理得到包含故障的模块,并计算得到每个模块包含故障的概率.提出了评价方法,详细设计了参数调整与定位性能的关系实验和定位结果分析实验.实验数据表明,该故障定位方法取得了平均0.761的定准率和0.737的定全率,定位结果良好,具有较高的实用价值.     

基于维修日志的飞机设备故障原因判别方法

在飞机维修与保养过程中,航空维修公司已积累了大量经验性的维修日志数据.合理利用该类维修日志,结合机器学习方法,可以辅助维修人员做出正确的故障诊断决策.首先,针对维修日志的特殊性,提出一种迭代式的故障诊断基本过程;其次,在传统的文本特征提取技术的基础上,基于领域内信息,提出一种基于卷积神经网络（convolution neural network,简称CNN）的小样本文本特征提取方法,在样本量较少的情况下,利用预测目标将字向量作为输入,得到更为充分的文本特征;最后,使用随机森林（random forest,简称RF）模型,结合其他故障特征判别飞机设备的故障原因.卷积神经网络以故障原因为目标,预先对故障现象中的字向量进行训练,从而得到更能反映该领域的文本特征.与其他文本特征提取方法相比,该类方法在小样本数据上得到了更好的效果.同时,将卷积神经网络与随机森林模型应用于飞机设备的故障原因判别,并与其他文本特征提取方式和机器学习预测模型进行对比,说明了该类文本特征提取方式和故障原因判别方法的合理性和必要性.     

联合NDRI特征和空间相关性的机载MS-LiDAR数据分类

对比仅包含多光谱信息、仅可实现二维土地覆盖分类的传统光学遥感数据,机载多光谱激光雷达(multispectral light detection and ranging,MS-LiDAR)的优势在于同时包含多光谱和空间信息、可实现三维土地覆盖分类,但现有的机载MS-LiDAR数据的土地覆盖分类研究所需特征维度过高、算法复杂度高。因此,提出了一种整合空间相关性和归一化差分比率指数(Normalized Difference Ratio Index,NDRI)特征的逐步分类算法。该算法首先融合机载MS-LiDAR数据的多波段独立点云,获取兼具空间位置及其多光谱信息的单一点云数据;然后利用空间邻域增长下的地面滤波算法分离地面和非地面点;接着基于不同目标的激光反射特性差异设计将草地(树木)自地面(非地面)中分离的NDRI指数,并利用类间方差最大原则下的自适应最优NDRI指数实现地面和非地面点的精细分类;最后利用3D多数投票法优化分类结果。采用加拿大Optech Titan实测MS-LiDAR数据测试提出算法的有效性及可行性,实验结果表明：算法的平均总体精度和Kappa系数分别可达90.17%和...     

硫代碳酰肼缩邻香草醛的合成、晶体结构及非线性光学性质的研究

报道合成了一种新的化合物硫代碳酰肼缩邻香草醛(1)(C19H22N5O4S,Mr=416.48),通过元素分析、红外光谱、紫外光谱和氢核磁共振谱对其结构进行了表征。用X-射线单晶衍射测定了其晶体结构。结果表明:晶体属于三斜晶系,P1-空间群,晶胞参数:a=0.9983(1)nm,b=1.0509(1)nm,c=1.0748(1)nm,α=90.089(2)°,β=110.033(2)°,γ=103.069(2)°。用开孔Z-扫描技术在523 nm脉冲激光波长下研究了该化合物的DMF溶液的三阶非线性光学性质。单晶数据注册编号:CCDC 240088。     

针状硅灰石对磷酸盐骨水泥性能的影响

以磷酸氢二钾和磷酸二氢钾为固化液,以磷酸四钙、α-磷酸三钙、磷酸氢钙、焦磷酸钙、羟基磷灰石和碳酸钙为原料合成骨水泥,向其添加针状硅灰石,研究了针状硅灰石对其性能的影响。结果表明,在磷酸钙骨水泥中添加针状硅灰石可以缩短凝结时间,提高抗压强度。当针状硅灰石的添加量为3%,骨水泥性能达到最佳;其初凝时间、终凝时间分别为14和28 min,样品在Ringer’s模拟液溶液中浸泡2周后抗压强度达49.23 MPa,浸泡液的pH值变化幅度小(7.1~7.8),在安全范围之内。     

ERE:基于半结构化Web页面的实体关系抽取系统

传统的实体关系抽取方法主要针对语义信息较为完整的文本,基于抽取模式抽取文本中的实体关系,并采用启发式算法或者概率模型来选择抽取出的候选关系.而对于半结构化的页面,由于没有成句的实体信息展示,导致这些方法不能很好适用.论文提出的实体关系抽取系统能较好地处理半结构化的页面.该系统主要包括数据抽取规则学习、数据抽取、实体间关系计算等核心功能模块,并为用户提供了关系库查询接口.用户输入关键词和选定匹配类型,系统将根据关键词及匹配类型查询实体信息库,然后用满足条件的实体再去查询实体关系库,将包含这些实体的关系返回给用户.     

利用地名用字分析的中文地名识别处理

对中文地名未登录词识别而言,首先充分挖掘地名用字本身的特征,及其上下文用字的特征,其次通过最大熵模型把这些来源不同的知识整合。在特征选择和知识获取时,通过对中文地名这个特定群体进行针对性分析,得到了更多的信息,如中文地名更常用哪些字以及这些字如何搭配更常见等。最终使得系统在真实语料的封闭测试和开放测试中分别达到了F值87%和83%的较好效果。     

模型驱动的分布式测试执行自动化研究与实现

随着分布式应用在商业领域中的普及,对可用于有效缩短产品上市周期的分布式测试自动化技术的研究显得日益重要。本文提出了一种模型驱动的自动化测试方法,并将其应用于分布式测试中。为了能够支持分布式测试执行,本文提供了部署和调度两个测试模型,其中,部署模型描述了测试执行环境和脚本分发的情况,调度模型描述了远程测试执行机的调度运行顺序;为了能够实现测试执行的自动化,我们设计了一个分布式测试执行框架。最后,通过Web 应用测试的实例验证了该方法能有效减少测试时间。