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1.
集成测试是软件测试的重要环节,如何决定类的集成顺序是面向对象集成测试难解决的问题之一。已有研究成果证实了基于搜索的类集成测试序列生成方法的有效性,但存在收敛速度慢、寻优精度低的问题。灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)中狼群易聚集在相近的区域,易早熟收敛。算术优化算法(Arithmetic Optimization Algorithm, AOA)是新近提出的元启发式优化算法,具有良好的随机性及分散性。为此,提出了一种灰狼优化算法和算术优化算法的混合优化算法(GWO-AOA)。GWO-AOA保留GWO的位置更新策略,选用群体领导层的中心个体替换AOA的引导个体,以平衡算法的全局探索和局部开发能力,进一步引入随机游动的精英变异机制,提高算法整体的寻优精度。实验结果表明,GWO-AOA相比同类方法能用较短的时间生成测试桩代价较低的类集成测试序列,收敛速度较快。 相似文献
2.
3.
为构建高盐稀态酱油二次沉淀预测模型,该研究对比分析了与酱油二次沉淀形成相关的理化指标,包括p H值及铁离子、亚铁离子、多酚、多糖、氯化钠、乙醇、谷氨酸和温度等指标。利用SPSS软件分析了酱油二次沉淀生成量与各指标之间的相关性,并以此为基础建立与二次沉淀相关的多元线性回归预测模型。结果表明,高盐稀态酱油二次沉淀生成量(Y,g/L)与pH值(X1)极显著相关(p<0.01)、与铁离子(X2,mg/L)、多酚(X4,g/100 mL)和氯化钠含量(X6,g/100 mL)均显著相关(p<0.05),并成功构建了它们之间的多元线性回归方程。验证实验结果表明,高盐稀态酱油二次沉淀的多元线性回归方程预测值与存放3个月后的实测值具有良好的相关性(R2=0.8517)。该预测模型有助于提前发现会产生严重二次沉淀的酱油,避免其流入市场和给企业造成经济和声誉损失,具有重要的应用价值。 相似文献
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6.
7.
徐婷 《中国信息技术教育》2023,(11):13-16
新课标中提出培养学生利用在线方式解决问题的能力,逐步帮助学生适应在线社会的学习、生活方式的要求。作者通过在教学中以任务驱动创设生活中的真实场景应用,在解决真实问题的过程中探究线上学习的新技术、新方法和新应用。 相似文献
8.
目的 基于非靶向代谢组学研究不同发酵温度(25、30、35、40℃)酱油中代谢产物差异。方法 采用超高效液相色谱-串联质谱法(ultra performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry,UPLC-MS/MS)检测不同发酵温度的酱油样品的代谢物,通过主成分分析(principal component analysis,PCA)、正交偏最小二乘判别分析法(orthogonal partial least square-discriminant analysis,OPLS-DA)等统计学分析,筛选不同温度发酵酱油的差异代谢物。结果 4种不同发酵温度酱油样品共鉴定出14类266个代谢物。其中,25℃下发酵酱油中氨基酸和有机酸类化合物的含量最高,而35℃发酵酱油的中氨基酸、脂肪酸类和生物碱化合物的相对含量最高。通过OPLS-DA分析研究,鉴定出了37种显著差异代谢物质(变量投影重要性>1),包括有氨基酸9种,糖类和有机酸各5种,生物碱和脂肪酸各4种,芳香类化合物3种,香豆素类、胺类和酚类各2种,黄酮类1种。结论 该研究明... 相似文献
10.