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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
在系统测试中,对处理器或部件之间的通信验证是非常重要的.为此,本文提出把统一建模语言的顺序图转换成为马尔可夫链标记语言的方法.文中介绍了基于统计软件测试的欧盟项目中有关的主要技术.还介绍了基于扩展标识语言的马尔可夫链标记语言的主要结构及编码方法.最后,给出了相应的算法及实现技术.  相似文献   

2.
高云  尚利  彭易欢 《机械》2016,(2):22-25
隐喻的本质是"相似性"的视觉传达,以服务人的需求为核心,通过人性化、情感化的体验使产品使用自己的语言与用户交流,不仅降低了用户的认知负担,更提供了情感引导。通过引用银杉户外APP图形用户界面设计的案例,分析了隐喻设计中拟物化设计、线索式引导与构筑隐喻环境这三种隐喻形态的使用原理和图形隐喻设计的三原则:符合设计的功能与目的、隐喻的一致性、跨文化认同性在设计中的具体运用,综合表现了隐喻设计在实际运用中所达到的引导认知效果。  相似文献   

3.
随着软件开发规模的增大、复杂程度的增加,软件测试变得越来越困难。自动化测试能够有效降低软件测试难度,节约大量的人力、物力资源。根据软件自动化测试的概念和基本原理,结合Silk Test测试工具和可扩展标记语言技术,成功实现AutoCAD软件的自动化测试。实验使用了4Test程序语言编写自动化测试脚本,对AutoCAD软件进行了国际化测试与本地化测试,通过运用元素和属性导航来查找信息的测试方法,显著提高了结果比对的效率。依据最终良好的测试结果,对软件自动化测试的必要性进行了分析。  相似文献   

4.
MATLAB图形用户界面的应用研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
MATLAB是面向科学与工程计算的应用软件,本文通过对汽车电动助力转向器仿真程序界面的编制,积累了一些相关GUI图形用户界面编制的心得,解决了该方面的一些难点问题.  相似文献   

5.
在UNIX操作平台上进行基于Motif的轴承受力仿真。系统开发过程中,利用X-Window/Motif软件平台如何实现Motif图形用户界面及用户交互事件处理。  相似文献   

6.
专业群建设是高职院校办出特色、提升核心竞争力的重要途径,其目的是通过核心专业的带动作用,以及专业之间的相互依赖和促进作用,形成合力,以提高专业建设的整体水平。因此,专业群建设也是高职院校提高办学水平和社会声誉的根本途径。随着“双高”专业群建设的不断深入,高职院校越来越重视专业群建设,而当前高职专业群尚存在专业特色不明显、专业定位不明确,专业课程设置没有紧随岗位需求,内容陈旧、忽视对职业能力的培养、学生适应企业岗位周期长、缺乏核心竞争力等诸多问题。阐述了顺应地方产业经济发展,对接区域产业发展,提升基于专业群与技术链的对应性,适应产业转型升级的需求,形成以产业链构建基于技术链的高职专业群建设。开发“工学结合、校企合作、三室三岗”人才培养模式,重构基于技术链构建“共平台、分模块、选方向”的专业群课程体系,推行学生“双证书”制度,实现课程内容与职业标准对接,试行灵活多样的教学组织形式,校企共同完成教学任务,建立以“教学过程评价”和“企业满意率”为核心指标的动态调整机制,形成技术链的高职院校专业群的思路。  相似文献   

7.
基于SVME/DMV-712的Vxworks系统下图形用户界面开发   总被引:1,自引:0,他引:1  
当前,图形用户界面已成为人机界面研究的一个重要方面,在Vxworks操作系统下进行应用软件开发.通常也要进行图形和界面设计。X-Windows/Motif是一个符合国际开放标准且应用非常广泛的图形开发环境,在其环境下实现应用程序人-机界面的设计在国内已日趋重要。本文通过对基于SVME/DMV-712的Vxworks系统下图形界面开发技术的研究,提出了图形用户界面的层次结构,在此基础上又总结出Vxworks平台下基于X接口.Motif接口和Motif与OpenGL混合编程的三种图形用户界面开发模式.并给出了基本的实现步骤。  相似文献   

8.
针对数控弯管机中弯管的图纸坐标数据到管形加工数据的转换算法进行了推导,具有良好的精确性和易编程性,并于Linux下的可视化编程工具Qt Designer对数控弯管机进行用户界面的设计,实现了弯管数据转换的可视化操作.  相似文献   

9.
为了有效抵御复杂多变城市环境下的全球卫星导航系统(GNSS)信号干扰、增强多源融合定位可靠性,提出一种基于鲁 棒马氏距离的多源融合抗差估计方法。 该方法在分析观测值故障传播特点以及典型方差膨胀抗差估计模型基础上,基于相邻 新息序列构造鲁棒马氏距离检验统计量。 历史新息的引入能够提高系统观测冗余,同时不同观测量间的新息交互增强了异常 检验统计量的鲁棒性。 根据鲁棒马氏距离的统计特性,给出抗差关键门限取值规则并分别结合两种典型加权策略自适应调节 观测值噪声矩阵。 利用典型城市峡谷环境下惯性导航系统(INS) / GNSS / 激光雷达(LiDAR) / VINS 多源融合车载数据进行相关 实验,与现有方法相较,所提方法能够将三维均方根定位误差最低限制在 3. 37 m。 通过对比不同组显著性水平下的定位结果, 进一步说明所提方法在城市峡谷环境下定位的优越性。  相似文献   

10.
CAN总线在汽车内较为复杂的电磁环境中,由于其总线长度、总线负载、终端电阻各不相同,可能导致无法针对实际工况进行优化。为了提高数据通信的可靠性,通过Vector工具链可以对现场工况进行接收、录制、存储和评估不同的CAN总线网络信号和报文,记录其工作状态和故障情况,便于在随后的回放中分析故障原因,或在实验室进行模拟测试,帮助开发人员和测试人员尽可能准确地定位故障,提出优化改进的方法和措施,从而提高开发效率。  相似文献   

11.
建立了统计过程调整问题模型,研究了基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的统计过程调整技术,并通过吉布斯抽样实现了偏移量的参数估计.在参数未知及参数已知的条件下,通过与其他方法的实例对比研究,验证了该方法的可行性及性能优势,并对参数未知条件下基于该方法的统计过程调整技术进行了改进.  相似文献   

12.
为实现飞机装配现场的有效控制、优化与作业调度,提出了装配作业单元生产能力的马尔可夫分析方法.分析了手工装配作业周期的随机波动性,采用广义随机Petri网模型描述作业单元动态装配过程,以网模型同构嵌入式马尔可夫链为基础,给出了系统稳定状态下资源利用率和设定状态生产率的计算方法,并结合流平衡理论实现了系统性能界限的快速求解.以某型飞机襟副翼装配作业单元为对象进行了实例验证,结果证明了该方法的有效性.  相似文献   

13.
为结合飞机实际运行工况,科学合理地制定刹车片检查时间,笔者提出一种基于马尔可夫链理论的预测模型。以某一机群刹车片检查时间确定为实例,分别论述了刹车片磨损状态的划分,转移概率矩阵的构造与估计,并对该机群刹车片磨损状态进行了预测,其预测结果与实际检查情况较吻合。根据刹车片磨损状况的预测结果,制定了该机群在实际运行工况下的刹车片检查时间。实际运行情况表明,所制定的刹车片查检时间可行、有效。  相似文献   

14.
针对城市居民人均年用电量序列具有波动性、随机性和相依性的特点,建立了基于粒子群优化算法的自回归加权马尔可夫链的负荷预测模型(PSO-AR-W-MC)。首先利用粒子群算法和AIC准则确定出自回归AR模型的系数和阶数,并对负荷变化趋势进行预测。利用平行曲线法划分该模型得到的残差序列,建立马尔可夫链的状态区间,以此求出状态转移概率矩阵,利用归一化后的自相关系数对其进行改进,确定出预测数据所属状态区间。根据状态区间对预测值进行第二次拟合。实例分析表明该算法具有较高的精确度和可靠性,应用前景广阔。  相似文献   

15.
研究基于概率统计的电容成像图像重构算法,以马尔科夫随机场的方式给出介电常数分布的先验概率,利用电容成像(electrical capacitance tomography,ECT)线性模型得到似然函数,通过马尔科夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)方法对介电常数分布的后验概率密度进行采样,马尔科夫链的转移核利用Metropolis-Hastings方法得到,结合嵌套迭代提高计算效率。仿真结果表明,嵌套迭代-MCMC方法在正则化参数设置合适的条件下,可以得到较好的图像质量,基于MCMC方法图像重构算法为解决ECT图像重构问题提供一种新思路。  相似文献   

16.
针对集成测试困难问题,提出了适用于组件化软件集成测试的体系架构和合约检查方法及验证公式.该架构由配置体系、编译体系和执行体系三部分组成.以一个组件化制造执行系统模型为例,描述了适用于组件化软件集成测试的体系架构下组件集成测试的过程,并验证了其可行性.  相似文献   

17.
Markov链在工程预测中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
阐述了马尔科夫链及马尔科夫过程的定义及模型,用实例说明工程中的许多问题都可以用马尔科夫链模型来研究解决,马尔科夫链在工程中有着不可替代的应用价值.  相似文献   

18.
依据设计模式的思想,建立对象之间的基本关系,以便于进行代码重构,提高设计开发效率和可靠性。而基于设计模式的单元测试,可以提供改善代码的设计和架构的机会,使代码可移植性、扩展性更强,为软件质量提供有力保障。  相似文献   

19.
20.
该文从软件工程中的软件测试环节入手,从确定测试计划、设计测试用例、执行测试和进行测试总结4个方面较为详尽地分析了测试技术工作的流程、关键知识点和技术点,为从事软件测试技术的人员提供了理论和实践方面的参考。  相似文献   

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