数据流测试准则之间关系的研究

软件测试充分性准则是决定一个软件系统能否被充分测试的规则,而测试充分性的关键问题是其检测故障的能力。该文首先分析了数据流测试基本概念,然后讨论了数据流测试准则之间的关系,最后针对测试准则C1和C2,提出了二者的关系R。R(C1,C2)可保证在特定的错误检测度量方法下,C1比C2具有更好的检错能力。     

面向对象软件测试方法研究

面向对象软件开发是一种新的减少成本、提高可用性、灵活性和高效的软件系统开发方法。软件测试是改善软件质量和正确性的重要技术,但目前还没有成熟的用于面向对象软件开发的测试方法。本文首先通过继承图描述面向对象软件测试方法,然后讨论了单元重复继承算法,该算法的时间复杂性为O(n3),并给出了具体实例,最后提出了继承层次测试方法。     

一种基于DBSCAN算法的代码包层次重构改进方法

在包层次的代码重构研究中,为了得到“高内聚、低耦合”的软件结构,层次聚类算法因其简单有效、聚类精度高等特点被认为是一种较好的软件聚类方法。但是,层次聚类算法时间复杂度高,不利于处理较大规模的软件。而基于密度聚类的DBSCAN算法则与之相反,具有较快的聚类速度,但是精度却较低。因此,提出一种基于DBSCAN的软件层次聚类算法,利用DBSCAN算法所产生的类来约束层次聚类算法的聚类空间,该算法可以保持层次聚类算法的精度不变,且它的时间复杂度介于DBSCAN和层次聚类算法之间。实验结果表明,该算法可以有效地对软件进行合理划分,并通过专家评判、模块划分度量指标和算法运行时间对比来表明其比其他常用聚类算法的性能更好。     

数据流聚类算法研究

近几年来,流数据成为主流的数据形式之一。如网络入侵监测数据,股票数据等都是不断变化的流数据。聚类作为数据挖掘领域的主要技术手段之一,因此流数据的聚类也受到了众多学者的广泛关注。而流数据不同于静态数据的特性给流数据的聚类带来了挑战。本文总结了传统数据的聚类算法和流数据聚类挖掘的研究方法,并提出了对未来将群智能应用于流数据聚类算法的展望。     

PMSM反馈信号的ANN分类方法

针对永磁同步电机控制系统中电流反馈环路的噪声问题,提出一个信号预分类的ANN方法.该方法通过使用三层BP神经网络对反馈信号的采样空间进行充分训练,进而建立反馈信号的ANN分类模型.使用该模型可判明每种噪声类型,为不同种类的噪声选择不同的滤波器(或截止频率)进行细致化滤波处理提供了有力的科学依据.实验结果表明该方法具有良好的效果.     

“数据结构”课程设计教学过程的研究与实践

本文通过分析"数据结构"课程的特点、课程设计的重要性及目标,重点对"数据结构"课程设计的教学过程进行了探讨和实践研究。     

MIMO系统赖斯信道下发射预编码的性能分析

发射端线性预编码技术可以简化接收机的复杂度。文中提出并研究了将该技术用于反映视距传输环境的多输入多输出（MIMO）系统，对比分析了不同线性预编码器在赖斯信道下的性能表现。理论和仿真分析表明，几种线性发射预编码器与对应的接收滤波器具有相似的最小均方误差（MSE）性能，且在不同赖斯因子情况下，发射端维纳预编码器都是最优的。     

路径复杂性度量研究

软件复杂性度量是对程序静态特性和动态行为的理解难易程度的描述。本文通过分析传统的程序复杂性度量方法的不足之处，提出了一种新的路径复杂性度量方法及计算路径复杂度的算法，并给出了实例。新的度量方法比传统的度量方法更精确和容易实现。     

面向对象软件设计度量技术研究

度量技术是保证软件质量的重要方法，随着面向对象技术的发展，传统的软件度量不再适用于面向对象软件，该文分析了面向对象软件设计度量理论及其基本概念，讨论了面向对象软件设计度量方法，给出一个实例，并指出进一步的工作。