面向方面程序动态横切实现的错误分析

面向方面程序的错误分析是建立有效的面向方面软件测试方法的基础.本文基于主流的面向方面编程语言AspeetJ,从动态横切实现角度,针对新引入的方面语言部件的使用,提出面向方面程序中可能出现的两大类共五种错误类型:连接点签名语法匹配错误,连接点控制流行为语义匹配错误,连接点横切功能代码对连接点接口契约的前置条件、后置条件以及不变量的影响造成的错误.通过结合典型实例给出这些错误类型的表现,分析错误的特征,并对各种错误类型进行了测试角度的思考.     

一种基于动态概率的定位管理策略

提出了基于动态概率的定位管理方法, 能够适用于多种移动模式.该方法包括在不同情况下分别使用基于方向和基于距离的位置更新策略以及一种动态的基于用户定位概率和方向概率的终端寻呼策略.给出了根据移动单元居住位置的概率和移动单元运动的方向概率来决定更新方法和寻呼策略的分析模型.通过位置更新和终端寻呼的代价可决定位置更新和终端寻呼的总的平均代价.实验证明动态的基于用户定位概率的终端寻呼策略的寻呼代价远小于ring-by-ring的终端寻呼代价.     

基于动态优先级的数据复制反射式中间件研究

反射式中间件是当前中间件研究的热点,其特点是能够对中间件系统的灵活性和自适应性提供良好的支持。数据网格通常处于动态变化的环境和不同的用户需求之中,对灵活性和自适应性的支持是一个良好的数据网格和数据复制系统所必需的,通过动态配置数据和SE（storage element）的优先级,DPRM（Dynamic priority based Reflective Middleware for Data Replication）提供了这一支持。使用OptorSim仿真的结果表明,DPRM有着良好的性能。     

基于XMLAPI的组件扩展接口变异测试方法

在传统的组件接口变异测试方法基础上,提出一种基于XML API的组件扩展接口变异测试方法.首先给出组件扩展接口测试的框架,建立起扩展接口的定义模型.XML API在组件内部建立处理数据集的XML校验器,实现了原组件接口的扩展.借助组件外部的XML Schema变异算子,完成了组件内部数据集的自动验证和组件接口参数的测试.该方法具有多种优点,例如可视的多功能测试接口、可跨平台的通用性的测试语言等.实验表明,该方法可以应用于COM,CORBA,EJB等多种组件的测试环境.     

基于XML/CORBA的XML Wrapper系统研究

XML技术是基于Web的电子商务应用研究的热点，CORBA技术能解决跨平台等兼容问题，实现分布式软件集成。文章探讨了XML应用于Web所面临的问题及基于CORBA的解决方案，构建了一个基于XML/CORBA新型Web框架的应用系统——XML Wrapper系统。论述了系统设计目标、系统结构、关键技术及实现，最后给出了XML Wrapper系统的特色。     

具有性能约束的CORBA命名服务

本文综合传统服务模型的特点,提出一种具有性能约束的命名服务模型,实现具有性能约束的命名服务。     

基于状态转换的Web程序测试方法研究

基于状态转换的测试方法是探测Web程序动态行为异常的有效途径。Web程序状态的变迁由链接序列和提交数据共同构成的导航场景决定。本文用活动页面导航图(APND)来描述页面间的链接转换行为,用状态变量的组合对象状态图(COSD)来刻画由提交数据导致的系统状态变量改变,再将两者统一成一个较为全面的动态行为模型Web程序状态转换图(WSTD)。最后,采用线索k叉树并加以改造来自动生成测试用例。     

基于构件的软件测试技术研究

1 引言 过去的几十年,软件开发模式发生了很大的改 变。随着软件开发机构对开发成本、周期要求的提 高,产生了软件构件化。 软件构件技术的提出解决了面向对象技术无法 使大量结构相似的应用程序结构得到重用的矛盾。 因此构件技术对软件重用和集成具有非常重大的意 义,已成为当前软件领域主流技术和研究热点。     

一种基于无或言规则集的改进的关联规则挖掘算法

提出了一个基于无或言规则集的改进的关联规则算法——IHPD,无或言规则集（disjunction-frce sets)是一种精简集表示。这一算法总结了HLinEx,IHP和DHP算法的优点,极大地改善了算法性能,并且使算法的使用不仅仅局限于长类型的频繁项目集挖掘,实验结果表明IHPD算法在性能上比HLinEx更高效。     

一种改进的频繁无规则集集合开采算法

数据挖掘的一个基本任务是在海量数据的数据库中开采频繁项目集。本文提出了一种方法,不用开采频繁项目集全集,而是开采它的一个称为频繁无规则集集合的精简集。我们能用频繁无规则集集合还原出完整的频繁项目集集合和它们的精确支持度而不用读取数据库。可以看到,对频繁无规则集集合的开采是高效的。我们给出了一个算法HOPE-Ⅲ来开采频繁无规则集集合,并将它和算法A-Close进行了比较。实验结果显示,HOPE-Ⅲ在任何情况下都比A-Close的性能更好。