Increasing testing productivity and software quality: A comparison of software testing methodologies within NASA

Pressure to compress the development life cycle and reduce the duration and resources committed to testing lead to experimentation in testing at the NASA Goddard Space Flight Centerís Software Engineering Laboratory. This study investigates the trend to reduce developer testing and increasingly rely upon inspection techniques and independent functional testing to shorten the development life cycle, improve testing productivity, and improve software quality.An approach is developed to conduct this comparison. In particular, the problem faced by software researchers, having a comprehensive characterization of software projects so similar types may be identified for comparative studies, is addressed using expert opinion.     

考虑多样化需求的诊疗设备维护和患者调度联合优化研究

针对诊疗设备维护和住院患者候诊难以有效协调的问题,建立了联合优化模型。首先,假设设备具有离散的劣化状态,将设备的劣化过程建模为连续时间马尔可夫链;其次,考虑到患者对诊疗设备的不同功能频率需求,以及不同劣化状态对患者治疗时间、费用的影响,以患者就诊顺序、检查策略、修复策略为决策变量建立了设备维护和患者调度模型;最后,采用改进后的非支配排序遗传算法对多目标问题进行了求解。实验结果验证了设备维护与患者调度联合优化模型的有效性。改进后的算法提高了整体和局部的搜索能力,且具有鲁棒性。     

信息融合技术在变压器油气识别故障诊断中的研究

变压器故障分为放电性故障和过热性故障两大类别,它们均会在变压器油中有所反映。本文通过对变压器油中主要气体的分析,判断变压器的故障类型。具体方法是:利用改进算法的BP网络和信息融合技术,以变压器油中五种主要特征气体作为神经网络的输入,以六种变压器状态作为相应的输出,通过加入动量因子,可以提高学习率系数,充分发挥改进算法的BP网络具有自适应学习能力的优势。仿真测试结果表明,本方法能够在较大范围内准确有效地进行变压器的故障诊断。     

基于改进符号化度量方法的机场噪声异常检测

机场噪声中的异常情况拥有很大价值,利用它能够及时完善飞机和机场的设备。结合机场噪声数据的特点,对上述问题进行研究并提出一种基于改进的符号化聚集近似(Symbolic Aggregate Approximation,SAX)相似性度量的单监测点的时间序列异常检测方法。其运用相似性度量方法计算出度量结果,再运用k近邻异常检测方法进行异常发现,最后发现异常时间段。该方法在理论验证可行性之后在某机场的实测数据中进行应用,取得了良好的效果。     

不确定视角下改进TOPSIS法的工程评标模型研究

评标质量决定中标者与招标项目的契合程度,但受经验知识和主观判断等影响,定性指标的量化过程易带有主观模糊性,从而影响结果准确度。为减少模糊因素对评标结果的负作用,引入Z-number模糊数识别定性指标的不确定性,依据熵值原理客观确定评标指标及评标专家权重,TOPSIS法集成指标值,构建基于Z-number理论的改进TOPSIS法评标模型。结果表明,提议方法不仅能明晰度量定性指标值本身的模糊程度,还实现了指标值不确定性的针对化削减。同时,在有效避免主观赋权带来的不确定性基础上,该方法也克服了指标间的不可公度性。通过示例分析与敏感性分析验证了模型的实效性与稳定性。     

基于 IFPUG功能点分析方法改进特征值因子的应用研究*

论文阐述了功能点分析方法的计算步骤,并采用IFPUG分析方法对一个接近完成的软件开发项目进行了评估,并结合国内标准提出了改进后的系统特征值评估模型,用六个特性的参数来确定一个系统特征值,以此取代IFPUG功能点分析方法中的调整因子。结果表明：改进后的功能点分析方法在对所开发的软件项目的度量上具有更高的精确度,更接近项目开发的实际。     

CAN时分信息和优先级晋升实时调度策略

基于事件触发和静态优先级的CAN网络在网络负载较大时,通信的实时性难以保证.为此研究了时分信息和优先级晋升信息实时调度策略,并给出了相关策略在应用中的改进和算法实现.     

基于优化支持向量机的人脸表情分类

分析了支持向量机（support vector machine, SVM）目前主要存在的问题和参数选择对分类性能的影响后, 提出了以改进粒子群算法优化SVM关键参数的优化SVM算法。将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中, 在不牺牲泛化性能的前提下, 对其参数进行优化, 增加了SVM初始化参数的多样性, 减慢了局部搜索, 促进其在全局范围内的寻优搜索, 以有效克服SVM算法过分依赖初始值和容易陷入局部极小值的缺点, 并利用由粗到精的策略构造多层SVM人脸表情分类器, 在提高准确率的基础上加快分类的速度。实验证明, 新算法具有速度快、准确率高的优点。     

基于改进的BASS模型的服装产品生命周期研究

为提高服装的销售预测准确度,通过产品的生命周期曲线模型,使得服装销售预测的定性分析与定量预测有机地结合在一起。针对目前服装产品生命周期曲线模型的局限性,引入改进的BASS模型,对服装产品生命周期进行研究。通过销售实例探讨改进的BASS模型用于描述服装生命周期的可行性,建立了以改进的BASS模型为基础的服装产品生命周期模型,并利用该模型对服装销售量做预测,取得了比其他模型更高的精度。     

汉语语音文档检索中后验概率的索引方法

基于音节Lattice形式的语音识别结果来实现汉语语音文档检索,不但可以成功规避词表外词问题,而且Lattice这种多候选形式也能有效补偿识别错误对检索性能的影响.在基于音节Lattice的汉语语音文档检索研究中,针对已有索引方法的不足,提出了一种基于后验概率的索引方法,对向量空间模型进行改进,以音节和K步邻接音节对作为索引项,以它们在语音文档中的后验概率值作为索引项权重.检索实验表明,文中的方法更适用于基于音节Lattice的语音文档检索任务,各项改进都达到了预期效果.