时间Petri网与GA-PSO算法相结合的并行测试

摘 要：并行测试任务调度方案在自动测试系统中一直是尚未解决的难题。本文基于Petri网理论的基础,建立了并行测试的时间Petri网模型,并且首次将GA-PSO算法引入到时间Petri网的变迁序列的寻找过程中,快速地求得了最优调度方案。仿真结果表明,本算法能够以较大的收敛概率快速地收敛,最终得到最优变迁序列。     

一种改进卷积神经网络的教学图像检索方法

针对卷积神经网络在提取图像特征时所造成的特征信息损失以及降低高维度图像特征数据等问题,提出了一种改进卷积神经网络的图像检索优化方法。该方法首先利用融合的卷积层提取图像特征,并在融合的卷积层之间添加全连接层以减少特征信息的丢失;然后采用主成分分析法对高维的特征数据进行有效的降维处理;最后采用余弦相似度的方法进行相似度匹配,以实现相似图像的检索。采用当前经典的LeNet-L、LeNet-5等方法同文中方法在图像检索性能评价指标上进行对比实验。实验结果表明,所提出的检索方法比文中其他检索方法在查全率和平均查准率方面提高了3%27.3%。     

一种动态分群带熵权的粒子群优化方法

为提高粒子群优化的求解性能,提出了一种动态分群带熵权的粒子群优化求解方法．该方法采用k的均值聚类获得子群总数,在子群粗搜索过程中充分利用其他粒子的熵信息,采用子群及其他子群搜索的最优解信息构建熵权以调整惯性权重,利用自身群粒子经过m次迭代时的优化信息构建熵权以调整本群的全局最优值．在子群精搜索过程中,利用各子群获得的最优解信息作为新群的初始设置,利用其他粒子的迭代信息构建熵权来调整全局最优值．采用传统的粒子群优化算法、其他文献中的方法以及新提出的方法分别对4个经典的测试函数进行对比实验,从获得解的最优值、平均值、标准差以及平均迭代数作对比,从而验证了该方法具有求解精度高以及优化求解迭代次数少等优点．