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基于神经网络集成的软件故障预测及实验分析 总被引:1,自引:0,他引:1
软件系统故障预测是软件测试过程中软件可靠性研究的重点之一。利用软件系统测试过程中前期的故障相关信息进行建模,预测后期的软件故障信息,以便于后期测试和验证资源的合理分配。根据软件测试过程中已知的软件故障时间序列,利用非齐次泊松分布过程、神经网络、神经网络集成等方法对其进行建模。通过对三个实例分别建模,其预测平均相对误差G-O模型依次为3.02%、5.88%和6.58%,而神经网络集成模型为0.19%、1.88%和1.455%,实验结果表明神经网络集成模型具有更精确的预测能力。 相似文献
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为了更好的建立系统模型,分析系统模型的性质,提出一种基于UML和Petri网的建模方法。用UML对系统进行可视化建模,利用Petri网对系统的动态行为进行建模,从不同的角度对系统进行建模,运用两种建模方法的优势,以及UML和Petri网之间的转化规则,实现两种模型的转换。最后把Petri网转化为Promela程序,用SPIN工具Petri网模型进行验证。 相似文献
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为了克服基于视频的布料材质识别中由于忽略了动态因素的影响导致材质识别准确率低的难点,利用布料仿真视频库,提出一种基于增强动态稠密轨迹特征的布料材质识别方法以有效识别布料的材质属性信息.首先利用材质合成方法构造64种不同材质的布料仿真视频数据库;然后利用构造的布料动态视频库,通过迁移预训练的VGG网络增强布料动态视频的各帧特征信息,并消除部分非动态特征;其次利用动态稠密轨迹特征描述布料视频的动态特征,以充分捕捉不同布料材质视频的动态信息;最后通过Fisher向量编码生成布料动态信息的特征数据库,并训练SVM分类器建立布料材质视频动态信息到材质属性参数的映射.利用构建的布料仿真视频库作为数据集进行实验的结果表明,该方法对64种不同布料材质视频的材质种类识别准确率达到73.83%. 相似文献
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目标检测模型已经在很多领域得到广泛应用, 但是, 作为一种机器学习模型, 对人类来说仍然是一个黑盒. 对模型进行解释有助于我们更好地理解模型, 并判断其可信度. 针对目标检测模型的可解释性问题, 提出将其输出改造为关注每一类物体存在性概率的具体回归问题, 进而提出分析目标检测模型决策依据与可信度的方法. 由于原有图像分割方法的泛用性较差, 解释目标检测模型时, LIME所生成解释的忠诚度较低、有效特征数量较少. 提出使用DeepLab代替LIME的图像分割方法, 以对其进行改进. 改进后的方法可以适用于解释目标检测模型. 实验的对比结果证明了所提出改进方法在解释目标检测模型时的优越性. 相似文献
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首先建立城市交通网络的连续Petri网模型,用一组常微分方程来描述其语义,每个常微分方程描述交通流量的变化,交通流量可由介于0和1之间的数值来度量,此度量值显示交通堵塞的程度.针对不同的交通流速分析了各路段交通流量状况,适当调整信号灯的点火速率可以缓解城市交通阻塞问题.最后着重分析了某路段发生事故时对其它路段交通流量的影响.该方法的好处在于在做系统分析时,可避开状态爆炸问题. 相似文献
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软件错误定位是目前软件工程领域的重要研究课题,其中基于程序谱的错误定位(CFL)是一类重要的方法。偶然性正确测试用例对于CFL有着很大的负面影响,因此如何发现该类测试用例或者避免它们对CFL的影响对于提高CFL方法的定位效果有着重要的意义。通过分析偶然性正确对CFL定位方法的影响,发现一种没有误判率(false positive)的寻找偶然性正确测试用例的方法。在此基础上,提出了一种基于偶然性正确测试用例发现的CFL定位方法。通过实验表明,该方法可以普遍改善已有CFL方法的定位效果。 相似文献
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人工智能技术的长足发展对于云计算的算力提出了更高的要求,云服务提供商在数据中心内添置了拥有大量并行计算单元的加速器,这些加速器需要与已有的虚拟化平台相结合以进行计算资源的划分.当前主流的加速器虚拟化方案是通过PCI透传的方式,但是该方式不支持细粒度的资源划分;部分特定型号的加速器还支持了时分复用的方案,通过硬件与虚拟机监视器配合划分计算资源和时间片,但是该方案可移植性差,对于任何新型加速器的适配都要重新开发,固定的资源划分策略也导致可扩展性有限;另有基于API转发的方案,通过分离式驱动的模式将虚拟机的请求转发给后端驱动处理,而转发通信的过程中存在着性能瓶颈.提出了Wormhole,一种基于C/S架构的、支持跨虚拟机快速代理执行的加速器虚拟化框架,旨在为上层用户提供高效、透明的加速器API转发虚拟化的同时保障多用户间的强隔离性.该框架利用硬件虚拟化技术,允许CPU控制流在虚拟机间快速切换而不触发任何下陷,大幅降低了虚拟机间通信带来的虚拟化性能开销.实验结果表明,Wormhole的原型系统相较于具有代表性的开源虚拟化方案GvirtuS,在经典模型的训练测试中能够有高达5倍的性能提升. 相似文献
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曹龙文,现年38岁,中共党员,是大冶有色有限公司冶炼厂副总工程师,主要从事硫酸生产技术管理和改造工作。1989年毕业于武汉大学化学系,同年7月分配到冶炼厂硫酸车间实习,1999年加入中国共产党,2000年12月获得化工高级工程师资格。该同志先后主持了5项重大技改项目,年创效益近200 相似文献
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用静态分析方法对并发程序进行死锁检测通常比较困难,其原因是会遇到状态空间爆炸问题.文中针对作者曾提出的一种可有效避免状态爆炸问题的死锁检测方法,进行进一步实验验证.该方法的基本框架是首先将表示并发系统的离散Petri网模型连续化,得到一种新的连续Petri网模型;在此基础上,建立系统的常微分方程模型;通过分析常微分方程组的解来检测系统中是否存在死锁.与传统方法不同点在于:该方法不需要遍历状态空问,而是分析一组常微分方程组的解.为了减少在求解常微分方程模型过程中的计算机系统的开销,作者还采取了一系列优化策略.哲学家进餐问题被用来说明死锁检测的方法.大量的实验结果说明作者所提出的方法有着较强的静态分析能力.作为副产品,这种分析方法还可以用来判定系统的有界性. 相似文献
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针对传统服装舒适度评估需要直接试穿服装导致的舒适度评估精确度不高和评估过程耗时的问题,提出一种从试穿服装数据库学习服装舒适度评估模型的方法,可以快速准确地评估服装舒适度。首先,采集试衣模特尺寸和试穿样板图,并利用迁移学习改善试穿样板图构建试穿服装数据库,同时提出基于虚拟试衣技术的舒适度标签获取方法,为数据库中对应的试穿样板图添加舒适度标签;然后,提取试穿样板图的局部二值模式为服装样板特征,并融合试衣模特尺寸数据形成服装试穿特征向量;最后,提取试穿服装数据库的融合特征训练支持向量机,得到服装舒适度评估模型。实验结果表明,该方法的准确率和系统时间分别为0.8344和12 s,具有较高的精确度和效率。 相似文献