排序方式: 共有45条查询结果,搜索用时 18 毫秒
1.
2.
基于I/O关系的黑盒测试用例集约简技术能够保证约简后的测试集Tred具有和原完全组合测试集相同的检错能力.该文提出了Red(I)和Red(O)两个对问题空间(I,O)约简的算法;构建了I/O关系图,将问题空间(I,O)划分为若干子问题(I',O');并引入着色问题得到每个子图的同色等价类,进一步得到其基类Ii1,然后实施等价类替换和运用算法Red(O);进而运用贪心算法求解覆盖每个子问题空间的测试用例集Tired;最后水平拼接各T'red构成问题空间(I,O)的约简测试用例集Tired.这样得到的测试集不仅保持了检错能力,而且规模较小,同时又降低了贪心算法的时空复杂度. 相似文献
3.
针对现有生成模型难以直接从复杂语义标签生成高分辨率图像的问题,提出了融合语义标签和噪声先验的生成对抗网络(SLNP-GAN)。首先,直接输入语义标签(包含形状、位置和类别等信息),使用全局生成器对其进行编码,并结合噪声先验来学习粗粒度的全局属性,初步合成低分辨率图像;然后,基于注意力机制,使用局部细化生成器来查询低分辨率图像子区域对应的高分辨率子标签,获取细粒度信息,从而生成纹理清晰的复杂图像;最后,采用改进的引入动量的Adam算法(AMM)算法来优化对抗训练。实验结果表明,与现有方法text2img相比,所提方法的像素精确度(PA)在COCO_Stuff和ADE20K数据集上分别提高了23.73%和11.09%;相较于Adam算法,AMM算法收敛速度提升了约一倍,且损失值波幅较小。可见,SLNP-GAN能高效地获取全局特征和局部纹理,生成细粒度、高质量的图像。 相似文献
4.
针对传统入侵检测技术难以适应动态的网格计算环境等问题,依据免疫原理,提出了一种基于Multi-agent的网格入侵检测模型(GIDIA)。描述了GIDIA的体系架构,给出了免疫模型、检测Agent、决策Agent和防御Agent的定义,建立了相应的抽象数学模型及推理方程。理论分析和仿真结果表明,GIDIA解决了信任社区内与社区间的协同预警及防御问题,具有检测率高、自适应能力强等特点,为实现网格安全提供了一种新方法。 相似文献
5.
6.
针对传统Slope One算法在相似性计算时未考虑项目属性信息和时间因素对项目相似性计算的影响,以及推荐在当前大数据背景下面临的计算复杂度高、处理速度慢的问题,提出了一种基于聚类和Spark框架的加权Slope One算法。首先,将时间权重加入到传统的项目评分相似性计算中,并引入项目属性相似性生成项目综合相似度;然后,结合Canopy-K-means聚类算法生成最近邻居集;最后,利用Spark计算框架对数据进行分区迭代计算,实现该算法的并行化。实验结果表明,基于Spark框架的改进算法与传统Slope One算法、基于用户相似性的加权Slope One算法相比,评分预测准确性更高,较Hadoop平台下的运行效率平均可提高3.5~5倍,更适合应用于大规模数据集的推荐。 相似文献
7.
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. 相似文献
8.
在大数据环境下Apriori频繁模式挖掘算法在数据处理过程具有预先设定最小阈值、时间复杂度高等缺陷, 为此采用多阶段挖掘策略实现并行化频繁模式挖掘算法PTFP-Apriori。首先将预处理数据以模式树的形式存储,通过最为频繁的[k]个模式得到最优阈值。然后根据该值删除预期不能成长为频繁的模式以降低计算规模,并利用弹性分布式数据集RDD完成统计项集支持度计数、候选项集生成的工作。实验分析表明相比于传统的频繁模式挖掘算法,该算法具有更高的效率以及可扩展性。 相似文献
9.
叙述了改变传统的柴油机整机喷漆后的自然固化工艺,采用红外辐射-热风循环加热法,解决了由“蒸汽热交换法”和“蒸汽热交换-热风对流加热法”造成的热损失大、加热时间长、耗能多、温度控制不方便不精确以及对操作环境带来污染等问题。 相似文献
10.
倪建成 《中国制造业信息化》2000,29(5):65-66
在简析柴油机整机油漆自然固化工艺所存在问题的基础上 ,介绍了采用红外辐射—热风循环加热方法设计的专用烘干设备 ,使用该设备可在高效、环保、节能地的前提下提高柴油机整机油漆质量。 相似文献