一种双环智能太阳能监控系统的设计与实现

针对目前平板式太阳能集中供热系统在农村应用较少的现状,采用智能控制技术开发了一种新型的太阳能控制系统;系统提出双环的控制结构,主环采用VC++操作串口实现数据的操纵与处理,副环的设计采用基于GSM和J2ME的无线多通道的实时数据采集与处理控制;对与建筑集成的太阳能供热系统进行控制,连续测试系统的运行状况;应用结果表明,该控制系统运行稳定可靠,满足了实时信号的处理要求;最后通过多项工程经济技术评价指标评价太阳能供热系统,事实证明具有一定的实用性和推广价值.     

基于多线程的太阳能热力监控系统的设计与实现

针对太阳能热水系统与建筑一体化在农村应用的特点,采用研华公司的ADAM-4000系列的分布式输入、输出模块搭建数据采集系统的硬件平台,同时介绍了该平台的各个功能模块及其特点.在此基础上,根据处理信号的特点,运用VC++6.0中的多线程技术,快速构建分布式监控系统,实现多通道的数据采集和控制功能.实验证明该系统具有高可靠性、稳定性和灵活性的特点.为推广成功的太阳能热水与建筑集成提供技术支持,并且为快速构建分布式监控系统提供一种模型.     

Deep-SBFL:基于频谱的深度神经网络缺陷定位方法

深度神经网络已经在自动驾驶和智能医疗等领域取得了广泛的应用.与传统软件一样,深度神经网络也不可避免地包含缺陷,如果做出错误决定,可能会造成严重后果.因此,深度神经网络的质量保障受到了广泛关注.然而,深度神经网络与传统软件存在较大差异,传统软件质量保障方法无法直接应用于深度神经网络,需要设计有针对性的质量保障方法.软件缺陷定位是保障软件质量的重要方法之一,基于频谱的缺陷定位方法在传统软件的缺陷定位中取得了很好的效果,但无法直接应用于深度神经网络.在传统软件缺陷定位方法的基础上提出了一种基于频谱的深度神经网络缺陷定位方法 Deep-SBFL.该方法首先通过收集深度神经网络的神经元输出信息和预测结果作为频谱信息;然后将频谱信息进行处理作为贡献信息,以用于量化神经元对预测结果所做的贡献;最后提出了针对深度神经网络缺陷定位的怀疑度公式,基于贡献信息计算深度神经网络中神经元的怀疑度并进行排序,以找出最有可能存在缺陷的神经元.为验证该方法的有效性,以E_Inspect@n (结果排序列表前n个位置内成功定位的缺陷数)和EXAM (在找到缺陷元素之前必须检查元素的百分比)作为评测指...     

基于关系图卷积网络的源代码漏洞检测

软件安全的根源在于软件开发人员开发的源代码,但随着软件规模和复杂性不断提高,仅靠人工检测漏洞代价高昂且难以扩展,而现有的代码分析工具有较高的误报率与漏报率。为此,提出一种基于关系图卷积网络（RGCN）的自动化漏洞检测方法以进一步提高漏洞检测的精度。首先将程序源代码转换为包含语法、语义特征信息的CPG;然后使用RGCN对图结构进行表示学习;最后训练神经网络模型预测程序源代码中的漏洞。为验证所提方法的有效性,在真实的软件漏洞样本上开展了实验验证,结果表明所提方法的漏洞检测结果的召回率和F1值分别达到了80.27%和63.78%。与Flawfinder、VulDeepecker和基于图卷积网络（GCN）的同类方法相比,所提方法的F1值分别提高了182%、12%和55%,可见所提方法能有效提高漏洞检测能力。     

软件测试技术课程混合式在线教学模式的研究与实践

针对软件测试技术课程的特点及传统课堂教学中存在的不足,提出将腾讯课堂、雨课堂、腾讯QQ、慕测平台与软件测试教学整合的思路,介绍混合式教学实践,最后通过调查数据说明教学效果.     

基于智能优化算法的测试数据生成综述

软件测试是一种极为有效的软件质量保证手段。测试数据生成是软件测试的关键。基于智能优化算法的测试数据生成方法为自动化的测试数据生成提供了解决问题的一个有效手段。首先重点总结归纳了在基于智能优化算法的测试数据生成中使用最为频繁的两种算法：遗传算法和粒子群优化算法的研究成果,分析了研究现状,接着简单介绍了基于智能优化算法的测试数据生成工具：AUSTIN和EvoSuite,最后对存在的问题及未来的研究内容进行了尝试性的探讨。     

专业认证背景下的"软件测试技术"课程教学改革探索

分析软件测试技术课程与专业认证所要求的人才能力培养目标之间不能匹配的现状及存在的问题,从师资培养、内容设置、课程教学平台及评价体系4个角度提出专业认证背景下的软件测试技术课程教学方式,并结合南京大学软件学院开发的慕测平台,介绍对该课程进行的教学改革,最后说明效果。     

基于路径分析和信息熵的错误定位方法

软件错误定位是一项耗时又费力的工作,因此如何提高软件错误定位的自动化程度一直以来都是软件工程领域研究的热点.现有的基于频谱的错误定位方法很少利用程序的上下文信息,而程序的上下文信息对错误定位至关重要.针对此问题,本文提出了一种基于路径分析和信息熵的错误定位方法FLPI.该方法在基于频谱信息技术的基础上,通过对所有执行路径中的数据依赖关系进行分析来引入执行上下文信息,同时利用信息熵理论将测试事件信息引入到可疑语句的怀疑度计算公式中,以提高错误定位的精度和效率.为了评价该方法的有效性,基于一组基准程序和开源程序进行实验验证.实验结果表明,本文所提方法FLPI能够有效地提高错误定位的精度和效率.     

DVB-C数字机顶盒优化换台机制的实现

研究了传统换台机制的原理和流程,并指出其不足.结合项目的实践,采用数据流和控制流分离的思想并基于任务调度和消息机制的设计方法,设计实现了一种优化的DVB-C数字机顶盒换台机制.最后,通过试验证明了该设计的可行性和先进性.     

面向类集成测试序列生成的强化学习研究

集成测试是软件测试过程中不可缺少的步骤, 针对在集成测试中如何对系统中的类合理排序的问题, 国内外研究者提出了多种生成类集成测试序列的方法, 然而他们大多没有将测试桩复杂度作为评估测试代价的指标.针对该问题, 提出面向类集成测试序列生成的强化学习研究方法, 以总体测试桩复杂度为评价测试代价的指标, 生成测试代价尽可能低...