基于问题结构的边界启发式方法

现有启发式方法在处理Composed问题时会生成过多节点,造成求解效率下降。基于此类问题结构特性,设计并实现了一种新的变量排序启发式方法——边界启发式。针对问题结构,提出了边界变量的概念,在Composed问题上实现了对边界变量的筛选,检索过程中,同普通变量相比边界变量被赋予更高的实例化优先级,文中给出了新启发式方法的两种实现策略。实验结果表明,新启发式方法在求解效率上明显优于原有启发式方法。     

基于AC-4的动态值启发式约束满足问题求解算法

通过对弧相容算法AC-4的研究,提出了基于AC-4的动态值启发式约束满足问题求解算法MAC-DMSV。算法充分利用AC-4在初始化阶段建立的计数器信息,选择计数最大者为优先实例化的值。将此值启发式加入MAC算法之中,在MAC的相容性检查时,更新计数器的值,实现了动态值启发式。实验结果表明,MAC-DMSV算法比MAC和BT+MPAC算法具有更高的求解效率。     

基于启发式算法的自动化立体仓库拣货路径优化研究

为了对自动化立体仓库拣货系统进行优化,本文根据自动化仓库订单拣货问题的特点,以拣货时间最小化为目标建立了相应的数学模型,设计了基于启发式规则的求解算法,并用MATLAB实现了算法,经仿真验证以及将启发式算法与文献其它算法进行比较,结果表明,应用本文模型以及改进的启发式算法进行拣选路径的设计,能够有效地缩短拣选时间和距离,从而提高拣选效率,本算法具有一定的实用性。     

基于前向学习网络的人脸欺诈检测

为了克服现有人脸欺诈检测方法在少样本应用场合下的局限性,将前向学习网络用于欺诈检测.通过前向学习的方式从图像中无监督地学得卷积滤波器,在人脸欺诈检测应用场合下,对前向学习网络进行了改进,改进后的网络使用了面向人脸欺诈检测任务的卷积滤波器.使用主成分分析变换所得的最小特征值对应的特征向量作为卷积滤波器提取图像的特征.将所提方法在CASIA-FASD、Idiap Replay-Attack和OULU-NPU数据集上进行了验证,实验结果表明,在少样本跨攻击类型实验中,所提方法显著提升了欺诈人脸检测的准确率.     

面向对象技术在软件自动化测试中的应用

在对软件测试自动化认识的基础上,着重介绍了在软件测试自动化领域广泛使用的捕获/回放技术,分析了捕获/回放技术的优点,以及造成缺点的原因,并针对这些原因,将软件开发领域中广泛使用的面向对象技术引入到软件测试的自动化过程中,获得了较好的效果.     

基于软件测试自动化技术应用的分析

当前,依靠计算机发展起来的各项技术越来越多,其中最典型的便是软件工程。在软件开发过程中,软件测试是保证系统质量的基础,只有不断提高软件测试的效率,在有缺陷的地方进行弥补,才能逐步使软件系统完善化,以更好地为人类服务。但是,软件测试并不是一项简单的工作,需要耗费大量的人力、物力和财力,在整个软件开发过程中具有重要的地位和意义。本次研究基于软件测试自动化技术应用,对其进行探讨,分析软件测试自动化技术的应用特点,为该技术在今后的应用提供参考。     

基于启发式学习算法的空间柔性机械臂神经网络控制

针对非线性强耦合的空间漂浮基柔性机器人,提出了一种启发式学习算法的神经网络的前馈控制策略。首先通过拉格朗日法和假设模态方法建立了漂浮基柔性空间机器人的动力学模型,然后采用两个神经网络及一个PID控制器来构建前馈在线学习控制系统,其中一个神经网络充当前馈控制器,另一个神经网络通过学习逆动态模型来为前馈控制器提供在线学习参数,而PID控制器主要作为辅助补偿控制器。该控制策略不是在PID控制器的指导下进行学习,且无需预先的离线学习,因而学习精度更高,且减少了对学习样本选择不当的影响,采用固定中心参数,而扩展宽度采用启发式关系确定,网络权值采用改进的最优准则算法进行调整的算法来实现快速学习能力,具有较好的实时性。仿真结果证明了所提方案的有效性。     

基于启发式强化学习的AGV路径规划

针对传统算法、智能算法与强化学习算法在自动引导小车(automated guided vehicle,AGV)路径规划中收敛速度慢、学习效率低的问题,提出一种启发式强化学习算法,并针对传统Q(λ)算法,设计启发式奖励函数和启发式动作选择策略,以此强化智能体对优质行为的探索,提高算法学习效率.通过仿真对比实验,验证了基于改进Q(λ)启发式强化学习算法在探索次数、规划时间、路径长度与路径转角上都具有一定的优势.     

基于V模型的自动化工具测试方法

软件测试是改善软件质量和正确性的重要方法.针对目前面向对象软件开发测试方法的不成熟和测试过程不清晰的问题,基于V模型对面向对象软件测试过程和测试方法的本质剖析,借助自动化辅助测试工具对V模型的支撑,提出了一种改善面向对象软件测试过程的测试方法.     

基于职业性向测试的专业学习适应性判别分析

根据职业性向测试结果,结合毕业班在校专业学习情况,采用统计分析的方法,对相关专业学生进行判别分析,建立了根据职业性向测试结果来判别专业学习适应性的统计模型。根据这个统计模型,对原始数据的判别分析达到了一定的准确度。模型的实质是对专业学习兴趣的调研,可结合职业性向测试,依据模型,指导学生选择适合自己学习的专业方向。     

伺服电源模块的自动测试系统实现

为了解决伺服电源传统测试中周期长、测试准确性差、对测试人员的技术要求高等问题,设计实现了一套伺服驱动电源的自动测试系统。首先完成电源模块测试系统的架构设计,接着详细介绍了硬件的组成和实现方案,之后设计其软件的整体结构和流程,并以QT为软件开发环境,通过VISA库函数实现通讯控制,完成测试软件开发。实验结果证明:该测试系统界面友好、操作性强,可以大幅度提高伺服电源测试的效率与可靠性。     

基于伪并行遗传算法的路径测试数据自动生成

路径测试数据自动生成是结构测试中的关键问题,也是当前软件测试研究中的热点问题.为了探讨伪并行遗传算法用于路径测试数据生成的可行性及其效果,首先归纳了基于演化算法的路径测试数据自动生成方法的基本思想和流程,然后在MATLAB7.1上实现了一个基于粗粒度模型和基于适应度选择迁移个体的伪并行遗传算法和一个使用代沟的基本遗传算法.采用基于分支距离的适应度函数,以三角形分类程序为例比较了二者在生成路径测试数据时的性能差异.实验结果表明伪并行遗传算法较之基本遗传算法具有明显优势.此外,自由迁移和相邻迁移策略要优于单向迁移策略.     

全自动光栅尺激光外差动态检测系统

给出了一种以激光外差干涉仪为基准,用计算机实现自动控制、等多项功能的光栅尺高精度自动检测系统。与传统检测方法相比,具有精度高、等优点。该系统现已用于大批量生产的光栅尺检测。     

网络管理接口测试中测试结果的自动评判

通过对网络管理接口测试中测试结果的自动评判所涉及的主要环节和工作流程的分析, 提出了具有通用性的测试结果自动评判规则的定义方法, 给出了评判规则描述语言的语法定义、测试评判结果文件的 EBNF 范式定义及相关的用法说明, 提出了参数定位表示方法.此外, 还结合实际给出了一种测试结果评判子系统的内部结构设计, 并简述了其基本工作机制.     

成对测试中的一种用例生成算法

在对嵌入式软件进行黑盒测试研究的基础上,提出了一种基于成对测试设计思想的测试用例生成算法。该方法充分考虑到待测软件所有外部接口参数的可能取值和各种可能取值的组合。实验结果证明,该算法在不影响测试精度的情况下能有效提高测试用例的选择效果。     

石油产品全自动蒸馏测试系统

介绍了一种新型石油产品全自动蒸馏测试系统，此系统可由１台 ＩＢＭ－３８６／４８６ＰＣ机控制ｌ～４台蒸馏仪工作。由ＰＣ机发出蒸馏参数和命令后，各蒸馏仪即可独立地控制整个蒸馏过程。蒸馏数据传至 ＰＣ机，由 ＰＣ机进行数据显示、处理和打印。各蒸馏仪均自备键盘、数码显示管及微型打印机，也可脱离ＰＣ机独立工作。本系统大大提高了石油产品蒸馏测试的自动化程度和测试精度，且具有较高的性能价格比。     

20 MN锚链试验机承载框架空间结构有限元分析

大型锚链试验机的设计校核是一个繁杂的计算过程，利用有限元方法可以节省大量的工作。对20MN锚链试验机的承载框架空间结构进行了有限元建模和分析，计算出框架在正载和偏载两种工况下的最大应力和变形，对该试验机框架结构设计进行了刚度和强度校核，并计算出纵梁和前后横梁之间联接螺栓所需的最小预紧力。结果表明该设计满足强度和刚度要求，并重点指出设计中应需注意的一些关键部位。     

一种新的结构测试算法的实现

基于面向扩展结构程序设计的一种结构测试方法ＳＴＭ及其形式算法ＦＳＴＭ，开发了一个软件测试支持工具ＳＴＴ（ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｔｅｓｔｉｎｇｔｏｏｌ），并给出了该算法在微机ＴｕｒｂｏＰｒｏｌｏｇ环境下的实施．     

基于量子粒子群算法的测试数据自动生成算法

本文针对现在流行的进化算法生成测试数据存在参数设置难、算法复杂度高、易陷入局部最优解等缺点,提出了一种应用于软件测试中的基于量子粒子群算法（QPSO）的测试数据自动生成算法。该算法是在粒子群（PSO）算法基础上引入量子理论的思想。解决了PSO算法搜索空间有限,容易陷入局部最优解的问题。通过具体实验证明,该方法是有效可行的,其效率也明显高于GA算法和PSO算法。