雷达软件测试文档追踪系统的关键技术研究

雷达软件规模日益庞大,其软件测试也变得非常复杂,测试需求追踪逐步变成非常困难的任务,目前急需解决雷达软件中测试需求追踪管理、文档自动生成等问题。通过对软件测试需求的识别与定位、软件测试任务的分派,实现了雷达软件测试需求的跟踪、追溯,以及按标准模板产生相应的文档,重点对实现该追踪系统的关键技术进行了分析和描述。     

基于K-L散度的恶意代码模型聚类检测方法

在云计算应用环境下,由于服务系统越来越复杂,网络安全漏洞和被攻击情况急剧增加,传统的恶意代码检测技术和防护模式已无法适应云存储环境的需求。为此,通过引入高斯混合模型,建立恶意代码的分层检测机制,使用信息增益和文档频率等方法分析和提取样本数据特征值,结合K-L散度特性,提出基于K-L散度的恶意代码模型聚类检测方法。采用KDDCUP99数据集,使用Weka开源软件完成数据预处理和聚类分析。实验结果表明,在结合信息增益和文档频率进行特征分析的前提下,与贝叶斯算法相比,该方法在虚拟环境中恶意代码的平均检测时间降低16.6%,恶意代码的平均检测率提高1.05%。     

基于颜色矩的图像检索算法研究

为克服基于文字的图像检索技术对大型图像数据库实施困难、描述不完整等弊端,对RGB颜色矩和Munsell颜色矩进行研究,RGB颜色矩只适用于简单图像,Munsell颜色矩无法判断图片具体信息。为此,采用信息融合技术进行检索判断层的融合,选择多颜色空间融合颜色矩,在分析传统融合算法基础上,提出一种改进融合算法NewcombMNZ。实验结果表明,该算法能提高检索精准度和排序值,对噪声具有良好的鲁棒性,且能减少检索性能较差的特征对融合结果的影响,适用于特征数量较少的情况。     

基于NSST和RI-LPQ的纹理图像检索

针对采用单一方法提取图像特征时检索率不高的问题,结合非下采样剪切波变换(NSST)统计特征和旋转不变的局部相位量化(RI-LPQ)原理,提出一种纹理图像检索方法。非下采样剪切波不仅具有方向选择性及平移不变性,而且可以对图像进行有效的稀疏表示,与传统小波相比,可有效捕捉图像的边缘轮廓等纹理信息,与非下采样轮廓波相比,具有更高的计算效率。利用广义高斯分布函数对图像NSST高频子带系数的统计特征进行分析,RI-LPQ描述算子直接提取图像特征,采用具有权重系数的相似性测度公式对Brodatz图像库进行纹理图像检索。实验结果表明,与传统小波和轮廓波的方法相比,NSST统计特征方法的平均检索率分别提高4.77%和1.44%,纹理图像检索方法的平均检索率分别提高7.36%和1.98%。     

E-textbook全文检索

基于电子教材的特殊应用的需求,在传统的web页面全文检索技术基础上,设计了电子教材的全文检索系统。它包含教材文档处理模块、索引服务模块和检索服务模块。根据电子教材的结构需求,定义了索引文件数据结构、文本文件数据结构、索引条目数据结构及结果排序的分数模型。通过系统的实现,为电子教材学习者提供了快速准确的检索服务,提高学习者学习效率。     

基于开发者协作关系和信息检索的需求跟踪系统

目前自动化需求跟踪的研究广泛使用文本信息检索技术。然而信息检索会遗漏一些文本不相似但是实际相关的软件制品,导致自动化跟踪的精度不高。针对上述问题,提出利用开发者协作关系来进行优化,研发了基于开发者协作关系和信息检索的需求跟踪系统。该系统在进行需求跟踪时,首先用信息检索推荐与需求文本上相似的代码,然后从代码提交日志中挖掘开发者协作关系,根据开发者协作关系再推荐相关代码,用户根据两次推荐的结果确定正确的需求代码跟踪关系。试验结果表明该系统能够找到信息检索遗漏的需求跟踪关系,能够提高自动化跟踪的准确性,节省跟踪时间。     

基于路由标记的分布式信息检索

文章对分布式信息检索中通常采用的洪泛策略进行分析,发现其容易重复转发相同消息,导致产生大量冗余通信,造成网络拥塞等问题。提出采用基于路由标记的分布式信息检索策略,以减少冗余消息的产生并避免网络拥塞,最后以实例进行两种策略的对比分析,并通过理论推导证明了后者的有效性。     

宁夏气象数据网设计与实现

首先分析了宁夏现用气象资料检索的弊端,之后根据宁夏资料存储与管理的特点,采用SQL Server、ASP.NET、Java Script、C#等技术,设计开发了基于B/S架构的宁夏气象数据网,用于改善传统气象资料检索的现状,通过多种资料检索方式,帮助资料共享和管理人员便捷、快速的获得所需气象资料。目前系统已投入业务试运行,运行良好,在气象资料服务方面起到良好作用。     

基于半监督学习的一种图像检索方法

为了提高图像检索的质量, 提出了一种基于半监督学习的图像检索方法。该方法提取图像的颜色、形状、纹理特征, 计算得到已知类别样本的中心图像, 检索过程中利用中心图像自适应调整相关度计算函数, 然后根据与查询图像相关度的大小对图像进行检索和排序。实验结果表明：该方法较已有的基于内容的图像检索方法有更高的查准率, 同时, 由查准率—查全率曲线可知该方法能够达到很好的检索质量。     

一种改进的文档图像倾斜检测算法

在分析现有倾斜检测算法基础上,提出一种改进的文档图像倾斜检测算法。该算法首先对文档图像进行图像增强、去噪和二值化处理,然后提取边界线、计算每条边界线的角度,最后计算加权平均得到文档图像的倾斜角度。通过在计算每条边界线的角度过程中引入LMS算法。改进的算法提高了原算法的精确度、稳定性和适应性。实验表明,改进的方法有效可行。