蒙特卡罗方法在测试用例优化技术中的应用

为了缩短软件测试周期,测试用例的生成是关键.基于蒙特卡罗方法,提出了一种测试用例优化技术,该理论采用适应度比例的概率方法进行优化.通过例子证明,该方法在产生均匀、优化的测试用例方面是有效的.     

远程星形实时通信网络中的PC微机系统

本文将介绍一个远程星形实时通信网络中的PC微机系统。该系统实现了同中心机及其它结点机的机—机实时通信。同时它又是完全独立于中心机的自治体。在技术上它解决了单用户单任务操作系统微机上多道作业工作的问题,软件及报文数据的可靠性得到了较好的解决。     

水下多目标跟踪技术

基于现代海洋环境和经济发展的要求，论述了水下多目标跟踪技术的重要性，详细讨论了过去几十年来多目标跟踪技术的发展，探讨了水下多目标跟踪中的关键技术，指出了未来水下多目标跟踪技术的发展趋势。     

分形研究中无标度区的计算机识别

基于相空间重构理论和嵌入定理,提出了一种分形研究中无标度区的计算机识别方法。应用结果表明,该方法便于编程实现,并能准确地识别出系统观测序列的分形无标度区,计算效率高,人为因素对计算结果的影响小。     

网中网理论在柔性制造系统中的应用

网中网(Nets-within-Nets)理论提出传统Petri网中的标记(Token)可以用来描述对象,即标记也可以是一个Petri网,称为对象网(Object Nets).网中网支持用面向对象的技术描述现实世界的对象模型.参考网(Reference Nets)根据网中网的理论并且结合了着色Petri网的概念,动态地创建网实例(NetInstance)作为对象网,变迁之间通过同步通道通信.本文根据网中网理论结合建模开发工具Renew,构建了柔性制造系统的宏观模型.     

城际高速铁路舒适性综合评价模型

针对城际高速铁路列车运行环境的复杂性,提出城际高速铁路舒适性综合评价模型。采用基于粗糙集和模糊分析相融合的方法,对高速列车舒适性指标进行约简和提取,建立评价指标体系及评价矩阵,并对京津城际高速铁路段舒适性进行综合评价。结果表明,该模型在城际高速铁路舒适性综合评价方面具有实用性和优越性。     

一种基于小波阈值函数的交通图像去噪算法

针对高速运动条件下交通实时监测图像的失真和去噪问题,介绍小波阈值图像去噪过程和传统GCV阈值的原理,引入整数小波变换和合并递推运算的思想,提出一种快速递推GCV阈值的小波图像去噪方法。仿真实验分析了传统GCV阈值和快速递推GCV阈值去噪的效果,并比较了两种算法的复杂度。结果表明,快速递推GCV阈值算法不仅保留了传统GCV阈值算法去噪效果明显的特点,而且很好地解决了算法复杂度较高的问题,具有良好的应用前景。     

随机测试用例的优化技术研究

提出了一种基于粗糙集的不完备测试数据填补方法。该方法首先利用粗糙集中下近似集的性质对随机生成的测试数据进行填补,然后根据属性数据的取值概率函数求出的结果进行二次填补,从而完成对不完备测试数据的完备化处理,生成最优测试用例。采用本方法可以较好地反映待测系统所蕴含的规则,且可以避免测试数据的冲突。     

基于G.P算法的关联维计算中参数取值的研究

从理论和实践两个方面对基于G．P算法的关联维计算中参数的取值问题进行了研究。分析了重构相空间维数m的取值原则;提出了标量r的取值范围和取值序列;对数据序列长度n的取值分别从理论和应用两个方面进行了探讨。所做的工作有益于分形理论在水声信号处理、雷达信号处理、地震信号分析、目标识别等领域的应用研究。     

基于RGF和改进自适应Unit-Linking PCNN的红外与可见光图像融合

为了进一步提高融合图像的对比度和清晰度,提 出一种基于RGF(Rolling Guidance Filter)和改进自适应Unit-Linking PCNN(Unit-Lin king Pulse Coupled Neural Net work)的红外与可见光图像融合方法。首先,源图像利用RGF和高斯滤波器进行多尺度分解。 然后,针对基础层通过计算其最大区域能量,提出了将最大区域能量与源图像相结合的融合 规则;针对细节层利用改进的自适应Unit-Linking PCNN进行处理,得到相应的神经元点火 频率图,计算每个像素点火频率图的边缘特征,并选择两者边缘特征较大的系数作为融合图 像系数。最后,利用多尺度重构融合图像。实验结果表明,本文融合算法能较好地突出图像 的目标信息,提供丰富的背景细节,在图像的清晰度和人眼视觉效果方面取得较好的融合效 果。