组合测试研究进展

组合测试(Interaction Testing)是一种有效的测试用例生成技术,它假设被测系统中的缺陷往往由少数参数间的交互触发,所以可以使用较小规模的测试用例集(Test Suite)完成高质量的软件测试。对目前组合测试的已有工作予以研究,首先通过介绍常见的组合覆盖标准引入组合测试问题;然后总结目前常见的4种组合对象;之后依据生成策略的特征对现有的组合测试技术予以分类并简要介绍其中的典型方法;接着给出一套评价标准并对各个方法予以综合比较;最后总结并提出下一步的研究方向。     

ARDF：一种用于应用迁移的资源描述框架

针对个人用户的应用无缝迁移是普适环境特征之一。此方面现有的工作大多表现为针对某个特定应用的迁移能力,较难满足实际需求。给出了一个具有一定普遍意义的应用资源描述框架,该框架可用于描述与应用相关的系统和用户资源的状态,从而支持需迁移的应用状态的获取和重建。在此基础上,在自行设计和实现的FollowMe普适空间中,实现了一个针对个人Office办公需求的应用迁移示范应用。     

基于有线无线异构网络融合的桥梁健康监测系统

对于大跨度桥梁的健康检测,较为先进并已广泛使用的有线健康监测技术逐渐取代了传统的手工操作,但在实际应用中产生了安装电缆和更新系统带来的麻烦。相比之下,新开发的无线桥梁结构健康监测传感器技术更容易部署和更新,它克服有线系统存在的这些缺陷。然而,在某些情况下,无线网络的通信质量不能保证,导致系统的效率和可靠性受到影响。提出一种新的异构健康监测系统,它拥有有线和无线健康监测技术的优点。     

采用草绘轮廓的3维人脸建模方法

为方便用户进行3维人脸形状设计,提出一种基于手绘轮廓的3维人脸建模方法。该方法的主要特点在于,一方面,引用姿态估计技术对人脸草图进行解析,将用户绘制的侧视人脸草图转换成对应的正视人脸草图,可支持用户选择多个视角绘制人脸;另一方面,采用多层映射机制建立人脸草图特征点与3维人脸特征点之间的一一对应关系,由对应特征点之间的形变量来控制生成3维人脸,保证草图笔画的几何形状信息能有效映射到3维模型中。实验结果表明,文中方法能快速生成形状新颖的特定人脸,可有效支持用户进行3维人脸形状的手绘建模。     

应用多个正交视角轮流逼近3维目标的坐标

为实现目标的快速、精确3维定位和跟踪,提出一种正交摄像机视频定位系统及其坐标轮流逼近的迭代定位算法。系统中平面摄像机光轴按照正交方式布置,拍摄方向均指向原点。不同于现有的大部分计算机视觉方法,本算法中没有影响定位效率和精度问题的图像配准操作。证明了迭代算法的收敛性。数值验证和实际试验表明,本算法计算简单、误差稳定性好,收敛快,因此具有良好的应用潜力。     

基于BP网络的洪灾风险评价算法

为了解决洪灾风险评价问题,文中在分析传统洪灾风险评价算法不足的基础上,结合BP网络特点,提出了基于BP网络的洪灾风险评价算法（Flood Risk Evaluation algorithm on BPNet,FRE—BPN）,同时为了解决BP算法对复杂高维样本数据建模效率差、精度低的缺陷,利用粗糙集对BP网络进行约简。仿真实验表明,粗糙集约简使得BP网络大大降低了洪灾风险评价模型建立的复杂度,同时FRE-BPN算法对洪灾数据集进行风险评价时的平均耗时大大下降。     

基于AT89C51单片机的蔬菜大棚控制系统

主要介绍以AT89C51单片机为主控制器,以温度、湿度等传感器为主要外围元件的蔬菜大棚控制系统。该系统采用AT89C51单片机采集处理、监测控制以及输出显示环境值,为蔬菜的生长提供稳定的环境场所。在系统设计过程中充分考虑性价比,选用价格低,性能稳定的元器件。     

一个基于XCS的同质团队学习模型

同质团队学习是实现多Agent协作的一种方法。但是,传统方法仅在系统运行的前后对目标Agent进行修改,系统运行过程没有直接对Agent的改进做出贡献。本文利用合作策略,在学习分类器系统XCS的基础上提出了一种同质团队学习模型,弥补了传统方法的上述不足。文中还在模型的基础上实验分析了相关因素,如规则积累、通信以及发现新规则等对多Agent协作效率的影响。     

Artemis-COOR:一个基于Agent的软件动态协同支撑平台

针对开放网络环境下软件协同应用需求,本文提出了一种基于Agent的软件动态协同模型。该模型以软件实体的Agent封装为基础,通过Agent运行时刻重解释以软件体系结构表达的协同逻辑和Agent间的多模式交互技术,实现对动态协同的支持。面向此概念模型,给出了相应的软件动态协同支撑平台Artemis-COOR,该平台在"非侵入式"A-gent封装、多模式交互支撑和软件体系结构动态演化支撑等方面形成了一定的技术特色。最后,给出以水雨情会商系统为例的演示性应用,展示了上述技术的可行性和有效性。     

Error bounds for complementarity problems with tridiagonal nonlinear functions

In this paper we consider the complementarity problem NCP(f) with f(x) = Mx + φ(x), where M ∈ R ^n×n is a real matrix and φ is a so-called tridiagonal (nonlinear) mapping. This problem occurs, for example, if certain classes of free boundary problems are discretized. We compute error bounds for approximations \({\hat x}\) to a solution x* of the discretized problems. The error bounds are improved by an iterative method and can be made arbitrarily small. The ideas are illustrated by numerical experiments.