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1.
马雪婷 《电脑编程技巧与维护》2021,(1):149-152
截面特性计算是工程实践中非常重要的一个环节.CAD程序中虽然提供了质量特性查询工具,但是无法满足工程实际需要,采用手工计算则非常繁琐,小型截面计算工具是很多行业软件必备的功能.利用VBA进行CAD二次开发、实现型材截面计算功能是非常方便的. 相似文献
3.
为提高航天软件测试的效率和质量,针对同公司航天软件数量少、研制周期长的特点,提出了一种跨公司航天软件缺陷预测方法。从航天软件背景信息复杂、规模大、功能独立等特征出发,提出基于静态分类缺陷预测的模型构建思想。引入迁移学习方法,利用最近邻分类器和数据引力模型,对训练数据的分布特征进行修正,提高训练数据与目标数据的相似性;为提高模型的泛化能力以适应目标数据的多样性,提出在训练数据中加入少量目标数据用于模型训练。将该方法在实际工程中进行应用,实验结果表明,与已有软件缺陷预测方法相比,该方法在保持较低误报率(不高于0.3)的情况下可有效提高召回率(接近0.6),整体可信度得到有效增强(G- measure超过0.6),方法稳定度高,泛化能力较强;本方法在实际工程中对测试规模影响可控,测试效率得到提高。 相似文献
5.
6.
在编译器测试中,基于部分求值技术的编译器测试方法在部分求值阶段时,必须由测试人员对具体的测试用例进行分析,然后手动指定程序中的一些变量作为静态输入,这种依赖人工手动指定的策略具有一定的盲目性,而且无法使测试过程自动化进行。为了解决这一问题,提出了一种基于变量依赖关系的源程序静态输入及其取值的确定方法,使基于部分求值技术的编译器测试框架的测试过程得以自动化进行,从而提高了测试效率。实验结果证明了本文方法的可行性。 相似文献
7.
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本文研究短时交通流预测。短时交通流预测是智能交通系统研究和实践的必要基础。本文提出和建立了一个短时交通流量预测模型,该模型利用一个基于规则的模糊系统,非线性地组合BP神经网络模型和自适应卡尔曼滤波模型的交通流量预测结果,使得短时交通流量的预测结果更加准确可靠。该模型将传统方法和人工智能方法有机结合,一方面,利用人工神经网络强大的动态非线性映射能力,从而提高预测精度;另一方面,充分发挥卡尔曼滤波的静态线性稳定性,解决了单独使用BP神经网络进行预测时识别率不理想和可信度不高的问题。实验结果表明,本文提出的短时交通流预测模型具有较高的准确度和可靠度。 相似文献