基于序列挖掘的软件顺序约束缺陷定位研究

顺序约束是对程序执行过程中操作(语句、方法或调用)顺序的约束。如果在软件执行过程中违反了顺序约束,就会触发软件失效,是软件系统中常见的一种缺陷。由于顺序约束缺陷与软件实体序列相关,使得其在软件中很难被定位。针对这一问题,提出一种基于序列挖掘的顺序约束缺陷定位方法。首先收集测试用例的执行序列并对失败测试用例的执行序列进行修剪;然后通过序列挖掘算法挖掘失败序列中的频繁序列集合,并根据可疑度公式对每条频繁序列进行可疑度大小排序;最后将已排序的频繁序列提交给调试人员,来辅助调试人员进行顺序约束缺陷定位。实验结果表明,该方法能帮助调试人员快速有效地找到软件中顺序约束缺陷的位置。     

基于高斯金字塔和MLP的带钢边部缺陷识别

在冷轧生产线上,带钢边部的缺陷会直接影响冷轧薄板的轧制。为了提高边部缺陷的检测质量,提出一种将多尺度特征矢量和多层感知器（MLP）相结合的缺陷识别方法。该方法通过高斯金字塔将带钢边部图像分解到多尺度空间,提取金字塔底三层图像的二维边缘幅度直方图特征和灰度特征构成多尺度特征矢量,最后使用MLP进行分类识别。结合工业现场采集到的带钢边部缺陷图像,采用该方法进行分类实验,验证了该算法的有效性。     

基于路径聚类分析的代码缺陷定位研究

基于路径分析的代码缺陷定位所使用的方法通常分为两类：基于路径轨迹相似性分析的方法和基于路径元素信息统计的方法。通过理论分析以及实际环境中的应用,发现两类方法有以下不足：冗余路径的存在降低了整体定位效率;源代码一般包含了大量对定位没有意义的谓词和语句,对这些无意义元素的统计不仅耗时耗力,而且会影响定位效率和精度。因此,提出基于路径聚类分析的模糊聚类算法Pbtc。实验结果表明,该方法在一定程度上能够提高代码缺陷定位的效率和精度。     

软件缺陷管理系统中缺陷跟踪方法理论研究

从分析软件缺陷生命周期开始,提出了改进后的软件缺陷生命周期图,分析并论述了严重程度与优先级的确定方法。在现有分析方法的基础上提出了六西格玛管理方法,利用六西格玛的DMAIC模式对软件缺陷跟踪过程进行了改进,并通过具体的安全事例讲述了六西格玛水平及百万机会缺陷数的计算,提出并实现了系统漏测分析。     

基于CMM/CMMI的DP过程实施方法及其WEB实现

CMM/CMMI的关注点在于过程改进,即通过改进过程来改进产品。但CMM/CMMI只描述了一个成熟组织应具有的软件过程能力,却没有指出如何取得这种能力的具体方法。由于没有过程能力的具体实施方法及缺乏支持工具,一些通过CMM/CMMI的企业的过程能力并未达到预期效果。针对这一问题,对如何实现CMM/CMMI中原因分析与解决方案过程域的主要目标进行了深入分析,提出一种简洁、易实施并具有一定通用性的缺陷预防(Defect Prevention,DP)实施方法,并介绍了基于该方法的DP过程支持工具的WEB实现。     

基于全局局部鉴别分析的高斯回归模型的间歇过程质量预测(英文)

由于过程操作阶段的复杂性及系统的不确定性使得传统的单模态模型策略为病态,因此提出了一种全局局部鉴别分析(GLDA)的高斯过程回归(GPR)方法用于非线性多阶段暂态过程的质量预测.首先,将采集数据按批次方向展开,并采用隐马尔科夫模型(HMM)识别不同的操作阶段.其次,利用GLDA算法提取与质量变量高度相关的过程变量,降低建模的复杂度.在该降维后的子空间,为所有识别出的操作阶段建立多个局部GPR模型.利用HMM状态估计将测试批次的每个测量样本以最大似然估计的方式划分到对应的阶段中.最后,选出与具体阶段相对应的局部GPR模型进行在线预测.利用多阶段的青霉素发酵过程验证了所提预测方法的有效性.结果表明,与常规的GPR模型及基于HMM的GPR模型相比,提出的GLDAGPR方法更具优势.     

基于缺陷逃逸率的过程性能模型研究与实践

随着CMMI过程能力成熟度模型在软件开发行业的普及,大多数通过CMMI3级的企业已经开始探索建立适用的过程性能模型,以期达到预测项目目标、持续优化开发过程的目的。然而,CMMI模型中并没有给出具体的建模步骤。结合CMMI4、5级实践经验,以缺陷逃逸率预测模型为例,介绍了如何高效建立过程性能模型,以及如何有效运用该模型的方法。     

基于工作过程为导向《金属焊接缺陷及防止》课程设计的探讨

工作过程为导向的《金属焊接缺陷及防止》课程设计,以岗位调查与典型工作任务分析为课程设计的出发点,以注重培养学生的具体工作岗位能力为目标,阐明了课程设计的主要内容、教学方法和考核方案。     

Delphi中创建和调用动态链接库的方法

阐述了Windows环境下动态链接库的概念和工作原理,以及在Delphi中创建和调用DLL的方法,对静态和动态两种调用方式做了比较,并给出了相应的功能代码.     

基于web的软件缺陷跟踪系统的一种改进方案

软件测试是软件工程中极其重要的一个环节,加强软件测试过程的管理和统计可以有效地提高软件的质量和生产效率,并可以降低整个软件生产的成本.文章提出了一种对软件缺陷跟踪系统管理机制的改进方案.     

谈谈因素分析法存在的缺陷

正确认识因素分析法是合理应用它的前提。本文从因素分析法的理论依据入手，阐述了指数因素分析法存在的缺陷，进而指出其应用中存在的局限性。     

一种人脸图像复合眼睛定位方法

结合中心/环绕Retinex滤波、Gabor变换和水平集方法的优点,提出了一种复合的人眼定位方法。首先对原始人脸图像做中心/环绕Retinex滤波处理,以消除光照不均造成的脸部阴影,然后对Retinex滤波处理后的图像做Gabor小波变换,并根据Gabor小波变换后的图像在眼睛区域有较大的幅值响应这一特点,利用水平集方法对眼睛区域进行分割,最后计算其中心点得到眼睛的准确定位。实验结果表明,该方法对姿态、表情及光照变化有良好的适应性,定位准确性较高。     

基于K-means聚类的磁瓦缺陷图像分割方法

为了实现磁瓦图像中缺陷的准确检测,以分割磁瓦端面崩块缺陷为目的提出一种基于K-means聚类的分割方法。磁瓦图像采集的关键技术是光源选用,分析传统的磁瓦图像分割方法——阈值分割,并以迭代选择阈值算法作为对比算法进行介绍;着重剖析K-means算法的基本聚类原理,并引出其算法实现流程。采用两种算法对磁瓦端面图像进行分割。结果表明,基于K-means聚类算法对磁瓦图像进行分割,能够正确分割出磁瓦端面的崩块缺陷。     

基于区位熵的区域物流差异分析

在评价地区产业比较优势时,区位熵分析是衡量区域产业专业化程度的重要指标。文章通过比较分析近10来我国各省产值区位熵时空差异,认为不同的省、市物流业的专业化水平程度不一,物流业对不同省、市贡献程度也有差异,造成这种差异的原因有地理因素、资源桌赋,这些差异是区域物流资源整合的基础。     

基于机器视觉的纺织品疵点检测系统

本文研究了一种基于机器视觉的纺织品疵点检测系统，它采用模块化硬件设计，图像处理软件满足实时检测的要求，可以有效检测出生产线上的疵点。并为该系统设计了一种基于规则表分类器、模糊算法及人工神经网络的组合式多级分类器，具有一定的学习能力，当待测材料或有关设备发生变化时，系统可根据疵点样本库对分类器进行训练，以适应生产线的相关变化。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于眼球定位技术的在线教育系统框架思考

在线教育发展迅速,也存在学习者效率不高的问题。随着眼球定位技术的出现和发展,在线教育将会大有作为,研究试图基于眼球定位技术原理,收集学习者的学习信息,以便及时了解其学习状况并给予提醒和指导;同时还提出研究定位技术在在线教育系统框架设计中的应用情景和具体应用,为同行研究者或在线教育产品设计提供借鉴。     

基于字符纹理特性的车牌定位研究

提出一种基于车牌区域字符特性和边界检测的车牌区域分割算法。算法首先通过灰度拉伸函数控制所拍摄到的图片的整体灰度,然后使用Sobe1垂直算子增强字符的垂直笔画特性,通过阈值分割和水平差分运算去除大部分的背景区域内容,再通过分别向水平方向和垂直方向投影,依据车牌区域字符的统计特性对候选区域逐一排除,最终实现车牌定位。     

从实习支教区位环境 看人才培养模式改革趋向

文章以忻州师范学院扶贫顶岗实习支教区位环境为原点,对实习支教强化师范类学生从教技能、德能等实践效果进行典型示范分析,从中探索新时期师范院校人才培养模式改革的创新之路。在扶贫顶岗实习支教场域,也即真实的教学情境中,存在于准教师以往对教师的模糊经验,理论概念中的教师角色,在当下的场域中贯穿了教师实践的全过程,有助于培养出教师真正信奉、在教学实践中体现出来的教育观念,促进教师实践性知识的成长。同时,在此场域中准教师的主体意识受到启迪,受到感动,开始感知,逐渐地养成吃苦耐劳、感恩奉献的精神,培养了对农村和农村基础教育的感情,树立起高度的社会责任感,促进了其正确的人生观、价值观的形成。     

基于形态学和SUSAN算子的车牌定位方法

车牌定位是智能交通管理中车牌识别的重要环节,文章首先对车辆图片进行预处理,先用自适应阈值的SUSAN算法获取车辆边缘,再根据数学形态学去除边缘图片中的噪音点和无关边缘,突出车牌区域的特征,最后根据水平扫描和投影法确定车牌位置。实验证明,该方法能有效定位含噪声点的车牌图片,定位准确。