软件运行剖面的三维描述模型

软件运行剖面在软件测试中有着重要的作用。针对被测软件有多种使用时的情况，提出了一个三维的运行剖面描述模型，并将时间变量time(t)作为输入元素描述的一部分，以反映被测实时软件的实际输入情况。     

基于舰艇装备软件运行剖面的可靠性测试研究

软件可靠性测试理论近年来虽有较大的突破,但仍没有达到硬件可靠性工程实践广泛的程度,软件可靠性测试实践上受限于软件运行剖面、操作和变量的复杂关联,而开展的不多。基于舰艇装备软件运行剖面,提出了一种工程上易于使用的形式表示方法和可靠性测试数据生成方法,可清晰描述复杂软件系统的变量约束、操作约束,能方便的生成可靠性测试数据,并实现用例的自动人机操作输入,通过对舰艇装备软件可靠性测试的实践,验证了该方法的可行性和有效性。     

嵌入式软件运行剖面建模及测试用例生成

软件运行剖面定量描述软件的使用方式,可以为软件测试提供一个定量的依据,从运行剖面出发可以自动生成测试用例,对提高软件测试的效率与正确性具有很重要的意义.本文给出了一个工程应用中构造嵌入式软件运行剖面以及从剖面生成测试用例的方法.     

基于运行剖面的测试用例自动生成方法

软件测试是保证软件质量的有效方法,但测试工作过程繁琐,工作量较多,所以探索高效快捷的测试用例生成方法一直是大家追求的目标,随着软件规模的日益增大,这种要求也变得更加迫切;软件运行剖面提供了软件运行的流程及各流程发生的概率,在软件测试的各个阶段对测试用例的生成均具有指导意义;在某嵌入式系统的软件确认测试阶段,剖析运行剖面提供的相关信息,结合生物进化遗传算法,由原始测试用例经过几代的遗传和进化之后,生成符合运行路径覆盖范围及深度要求的测试用例。     

基于Bayes网的软件残留错误数度量

软件开发的复杂性决定了理想的软件复杂性度量模型既应具有包容众多复杂因素的能力,又要有构造灵活的功能。迄今为止，人们提出的众多模型，由于设定了很多近乎苛刻的条件，使它们难以具有普适性。Bayes网提供了解决这一问题的有力工具。该文建立起一种基于Baycs网的软件残留错误数度量模型，并对此进行了分析。     

基于主观Bayes方法的企业信息安全预警方法

信息安全是指防止未经授权的使用、披露、破坏、修改、查看记录和销毁访问信息与信息系统。使用数据挖掘技术,我们可以完成对信息安全的预警。主观Bayes方法是一种不确定性推理方法,影响信息安全的因素定义为证据,由安全专家给出或从统计历史数据得出证据的充分度量LS值,使用这种方法,可以推理出企业安全预警的值。     

基于主观Bayes方法的渐进式中文文档分类

本文介绍基于主观Bayes方法的渐进式中文文档分类.包括三个方面:一是应用主观Bayes方法,利用领域专家的经验,减少复杂的计算量.二是采用渐进式中文文档分类,先进行粗分类,把文档集映射到大的类别集中去,再对属于每一大类别中的文档子集进行细分类,映射到次级类别中去,直到划分到最后的基类.三是选择文档属性时,采用相邻字对提取方法,某种程度可摆脱对复杂切词处理程序和庞大词库的依赖.     

基于主观Bayes方法对银行贷款风险的评估

企业的实力、效益及信用等直接关系到对它提供贷款银行的风险。企业的财务状况、非财务状况、现金流量、信用支持及预期时间等诸要素也存在着不确定性。本文借鉴专家系统不确定性推理方法Bayes提出贷款风险的可信度的思想，并给出了贷款风险的可信度因子模型。该模型可以更好地评估银行贷款的风险。     

基于UML的高速公路收费软件建模方法

UML（统一建模语言）是一种面向对象的建模语言，也是在实际中有着重要应用的面向对象技术，作者通过对高速公路收费软件的建模分析与设计，展示了UML的建模机制和特点。     

基于贝叶斯的软件可靠性评估研究

以贝叶斯公式为基础,根据软件正确性的先验概率密度函数以及正确通过软件测试案例的数量分布服从二项分布的数学特征,求得软件正确性概率的后验分布,并提出一种改进的软件可靠性评估方法,从而解决了软件测试可靠性评估过程复杂且计算量较大的问题。在Matlab平台上对软件系统(中文学习平台)的测试可靠性进行评估,实验结果表明,该方法具有较高的实用性。     

基于贝叶斯方法和变化表的恐怖行为预测算法

传统的恐怖行为预测算法没有考虑到组织会改变其行为策略,而CAPE算法根据组织背景的改变预测行为变化,但其只能根据变化表中存在的背景变化预测行为。为了能根据任意背景变化预测恐怖行为,针对恐怖数据高维小样本的特点,提出了一种 利用贝叶斯方法在改进的变化表上预测组织行为的算法。利用贝叶斯方法可快速有效地解决高维小样本分类问题的特性,在改进的变化表上实现对组织行为的预测,从而提高了预测精度和计算效率。此外,考虑到背景的变化会在时间序列上对组织行为产生持续的影响,因此在不同时间滞差下,利用加权的贝叶斯方法预测组织行为。MAROB数据集上多个组织数据的实验结果也表明,所提算法在准确率及时间复杂度上优于CAPE算法。     

基于Bayes算法的Web网页识别

Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的飞速发展在带给人们很多方便的同时,也出现了一个新问题,即如何从大 信息中快速而方便地找到所需要的信息。Ｗｅｂ网页识别是其关键技术问题之一。使用了两种机器学习算法－Ｂａｙｅｓ算法,改进Ｂａｙｅｓ算法实现了网页识别,并对两种机器学习算法的效果进行了实验分析。     

改进贝叶斯分类的智能短信分类方法

随着移动通信技术的不断发展,手机的普及率在不断上升,而短信作为传统的移动通信服务,长久以来一直在人们的日常生活中占据着极为重要的位置。可以说,短信在一定程度上记录了人们生活的轨迹。但是,现有的短信管理系统仅对短信进行以联系人为特征分类、以时间为顺序显示的简单非智能化的管理,导致了用户手机中各类短信混杂不清,短信的管理效率极低。通过研究短信的特征,分析传统的基于文档频率的特征值提取方法和基于互信息的特征值提取方法的优势与不足,提出了一种适用于短信的基于词频和互信息的特征值提取方法,并结合短信长度实现了一种改进的贝叶斯分类算法。实验证明,算法在进行短信分类时可以得到相当可观的召回率和准确率。     

一种增量贝叶斯分类模型

分类一直是机器学习，模型识别和数据挖掘研究的核心问题，从海量数据中学习分类知识，尤其是当获得大量的带有类别标注的样本代价较高时，增量学习是解决该问题的有效途径，该文将简单贝叶期方法应用于增量分类中，提出了一种增量贝叶斯学习模型，给出了增量贝叶斯推理过程，包括增量地修正分类器参数和增量地分类测试样本，实验结果表明，该算法是可行的和有效。     

改进贝叶斯算法的垃圾邮件过滤技术研究

设计一种基于改进贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统,通过朴素贝叶斯过滤算法以及该算法在反垃圾邮件中的八个处理步骤,分别建立三个哈希表,设置阈值来判别邮件是否为垃圾邮件.     

基于贝叶斯学习的集成流量分类方法

NB方法条件独立性假设和BAN方法小训练集难以建模。为此,提出一种基于贝叶斯学习的集成流量分类方法。构造单独的NB和BAN分类器,在此基础上利用验证集得到各分类器的权重,通过加权平均组合各分类器的输出,实现网络流量分类。以Moore数据集为实验数据,并与NB方法和BAN方法相比较,结果表明,该方法具有更高的分类准确率和稳定性。     

一种新型朴素贝叶斯文本分类算法

针对在文本分类中先验概率的计算比较费时而且对分类效果影响不大、后验概率的精度损失影响分类准确率的现象,对经典朴素贝叶斯分类算法进行了改进,提出了一种“先抑后扬”（抑制先验概率的作用,扩大后验概率的影响）的文本分类算法。算法中去掉了对先验概率的计算,并在后验概率的计算中引入了一个放大系数。实验结果表明,分类时不计算先验概率对分类精度影响甚微但可以明显加快分类的速度,在后验概率的计算中引入放大系数减少了误差传播的影响,提高了分类精度。     

基于Bayes定理的动态负载平衡算法研究

动态负载平衡算法存在影响服务器性能、设置负载因子困难等问题.基于Bayes定理可有效地改正动态负载平衡算法的弊端,得到改进算法的工作机制和实现方法.