面向测试的主动对象开发方法

针对主动对象这样一种常见的应用程序形式 ,提出了一种面向测试的开发框架 ,以缩短软件开发周期和提高软件质量。该框架选择 Statechart形式可视语言为基础 ,通过适当的限制和修改后作为主动对象的行为规约和测试建模的语言 ,同时针对这种行为规范提出程序实现建议和测试用例生成方法 ,并以具体实例说明了这一开发过程 ,以及实现的一个测试用例自动生成工具 ,以支持这一开发框架的应用。试验结果表明该框架易于理解和使用 ,在工具软件的辅助下有利用于缩短主动对象软件开发周期 ,改进软件质量。     

基于主动学习的视频对象提取方法

提出了一种基于主动学习的SVM视频对象提取方法。利用主动学习的思想,对传统的支持向量机进行了改进,将SVM和主动学习的优点结合起来,实现了更加准确提取视频对象的目的。通过自适应变化检测获取初始视频对象,并以其作为训练样本,选取正类样本训练支持向量机,构造加强的分界面。实验结果表明,该方法能克服一般SVM方法的缺点,使视频对象的边缘更加精确,同时减小了计算量。     

一个基于最小化测试用例集抽取的自动化测试框架

提出了一个软件自动化测试框架(ASTF).它采用\"前端-中间数据-后端\"3层模式,可以进行静态测试、动态测试和自动化回归测试,并能对测试用例集进行最小化,实现测试用例效率分析和程序控制流分析.针对测试用例最小化,还采用了一种基于集合抽取的最小化算法.     

OOPA—面现对象支持的原型化开发方法

从基本概念，图形工具和开发模型三个方面介绍了一种计算机软件开发方法－面向对象支持的原型化开发方法ＯＯＰＡ（Ｏｂｊｅｃｔ－ＯｒｉｅｎｔｅｄＰｒｏｔｏｔｙｐｉｎｇＡｐｐｒｏａｃｈ）试图提供面向对象与原型法相结合进行软件开发的具体的方法论。     

面向MIS对象的方法

本文分析了传统的ＭＩＳ方法缺陷，将数据库和程序设计中的面向对象方法引入到ＭＩＳ的开发，定义了ＭＩＳ类和ＭＩＳ对象，并给出了实际系统中的具体例子，是对实际经验的总结。     

面向Length_N测试覆盖准则的测试用例生成技术研究

针对路径覆盖测试的可行性,提出了一种新的路径测试覆盖准则(Length_N准则).首先把测试用例生成归纳为多目标函数的优化问题,其有效方法是根据程序运行结果指导生成过程,通过不断迭代,生成符合要求的测试数据集.为了提高生成效率,对遗传模拟退火算法的编码、适应度函数、交叉概率做了一定的改进;并在此基础上来自动生成测试用例.实验结果表明该方法在效率上较遗传算法、随机测试数据生成方法有很明显的提高,在可行性上比路径覆盖准则也有很大的改善.     

自动测试系统的对象框架

通过分析自动测试系统的特征和需求,建立了测试系统的对象模型和动态模型,并使用统一建模语言对这些模型进行了描述,从而形成一个面向自动测试系统领域的对象框架.与传统的功能模型相比,这个框架不仅比较完整地描述了自动测试系统的对象结构和行为,而且具有更好的可重用性、可维护性及可扩展性.它既可以作为系统建模的基础,也可以作为计算机辅助建模工具用于自动测试系统的描述、分析和设计等.基于这个可重用、可扩展的框架,可以极大地提高自动测试系统的软件开发效率.     

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。     

面向有序对象的分类与样件设计新方法

根据样本分类与样件设计的需要，提出了一种面向有序对象的分类与样件设计新方法（ＯＣＤ）方法－Ｏｏｒｄｅｒｅｄ－ｏｂｊｅｃｔ ｏｒｉｅｎｔｅｄ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｅｓｉｇｎ ｆｏｒ ｓａｍｐｌｅ ｗｏｒｋｐｉｅｃｅ ｍｅｔｈｏｄ）。该方法借鉴了神经网络理论，模糊聚类算法和自适应模式识别法的优点，自动完成样本的分类与样件设计工作。简要叙述了ＯＣＤ方法的产生背景，详细讨论了基本原理、     

面向EDA主动知识辅助基础原型的研究

随着EDA技术的飞速发展,电子自动化行业对设计师设置了较高的知识门槛,对此开发了面向EDA技术的主动知识辅助系统的基础原型,实现其在领域机理层次上的主动知识辅助.系统具备主动判断电子设计工程师知识缺陷并提供相应辅助的智能机制,从而对不同知识结构的电子设计工程师提供有针对性的快速辅助,实现真正意义上的人机协作,达到其在高端设计中的低起点应用的目的.目前该系统运行良好,基础原型有望形成电子自动化行业的伴侣软件.     

对手偏好主动学习驱动的协商框架

针对自动化协商问题,提出一种基于主动学习算法的对手协商偏好学习方法. 在该方法中,协商过程表示为建议序列,将建议序列映射到出价轨迹特征空间,建立训练样本集. 在激烈竞争的电子商务环境中,样本标记的成本较高,引入主动学习算法后,在预算范围内,提高了对手协商偏好预测的精度. 实验数据表明,该方法能在少量有标记训练样本下获得良好的预测能力,减少了协商回合数,提高了协商总效用.     

面向主动创新的实验教学模式的探索与实践

为了做好实验室的开放创新工作,提高实验教学水平,解决目前缺少实验基础教学与创新实现中间的桥梁部分,探讨一种面向自主创新的实践教学体系,切实解决基础实验与创新实现中脱节的痛点,使得学生建立起主动创新的意识以及主动创新的能力。通过在控制类学科中的应用,取得了较好的效果。     

面向时滞测试生成的改进遗传算法

在提出的无冒险的时滞测试能量函数的基础上,对传统的遗传算法进行了改进,即在搜索中根据进化程度对群体尺寸进行调整来加速收敛,用于时滞测试生成。实验证明该方法是一种较有发展前途的算法。     

待评对象集有效生成的可拓方法

用可拓方法研究社会经济评价中的疑难问题——待评对象集的有效生成,提出了构建待评对象集有效生成准则和生成路径的可拓模型和菱形思维方法,指出了可拓学应用于评价领域需解决的问题．     

面向宏观交通规划的移动对象模型及应用研究

交通调查是综合交通规划的重要组成部分,传统的交通调查费时费力,已经不能满足现代社会快速发展的需求.从移动对象的数据特点和GIS（Geographic Information System）的空间分析方法应用的角度介绍一种将手机位置数据引入交通调查的新方法,通过对手机位置数据的分析和挖掘获取交通调查方面的信息.该方法对于宏观交通规划的交通调查将起到重要的改进作用.     

面向自律容侵的主动诱骗算法

针对现有网络诱骗技术需要过多人工参与且无法保障诱骗效率和准确度的问题,提出了面向自律计算的具有容侵特性的主动诱骗算法,分为服务移植和诱骗机制2个阶段.服务移植主要完成可疑信息重定向和可信信息访问恢复,实现目标系统的安全隔离;诱骗子网主要实现攻击信息的主动诱骗、特征分析和自律联想学习.仿真实验结果表明,在同等入侵条件下,加载ADAIT算法的系统平均事务响应时间缩短38.96%,吞吐率提高59.43%,每秒HTTP响应数增加13.25%,服务器的关键性能明显提升.     

面向监控视频检索的关键运动对象提取

该文提出了一种基于运动对象外观模型的分层聚类算法,用于从对应同一轨迹的运动对象序列中提取关键对象。采用边方向直方图和主颜色直方图描述运动对象的特征,兼顾形状和颜色特征的全局与局部变化。实验表明,使用该方法提取的关键对象数量较少,且能较好地反映运动目标的形态变化。     

嵌入式软件的覆盖测试

本文对一种嵌入式操作系统进行覆盖测试的情况进行了探讨,详细描述了这类软件的特性,对这类软件进行覆盖测试的原理、过程和覆盖测试的结果进行了阐述,并对测试过程中的不足进行了分析。