基于使用模型的嵌入式软件测试用例生成研究

基于Markov链使用模型的软件统计测试是产生高效测试用例,实现软件可靠性定量评估的有效方法.介绍了基于使用模型的统计测试方法,论述了使用模型的概念和特点,以及从使用模型中可以计算出的静态参数和它们在统计测试和软件开发中所起的作用.提出Markov链使用模型用于嵌入式软件的测试,从理论上得到嵌入式软件的可靠性.具体阐述了嵌入式软件的Markov链使用模,型自动生成测试模型的方法.同时使用改进的Kullback判别式探讨测试的可靠性问题,从理论上证明了测试链到使用链收敛的必然性.理论分析和初步的实例证明该方法是可行的和有前途的.     

WCSD动态检测方法

嵌入式软件最大堆栈深度(worst-case-stack depth,WCSD)是指导硬件设计和软件开发的重要指标,然而它的测量却极其困难.通过详细分析堆栈使用原因及其相互关系,建立多层中断叠加模型并提出一种WCSD动态检测方法,以检测嵌入式软件堆栈深度上限.同时,基于嵌入式软件全数字仿真平台完成实验以验证该模型和方法的可行性.实验结果表明,该模型和方法可测得较准确的WCSD结果,有助于在降低内存开铕,保证嵌入式系统的堆栈安全以及提高嵌入式软件的可靠性.     

基于PEFSM行为模型的黑盒测试用例生成方法

随着计算机软件在医疗、航天、金融等领域的广泛应用,人们对软件系统可靠性的要求越来越严格。软件测试是保证软件安全可靠的有效手段,测试用例的优劣会直接影响测试效果及测试成本。针对嵌入式系统黑盒测试问题,提出了基于概率扩展有限状态机(PEFSM)行为模型的测试用例生成方法,通过两个假设给出了该方法的适用场景,设计了正则表达式转化和展开算法,并将该方法应用于Android智能电视的黑盒测试。该方法的特点是:1)根据用户对待测系统各类操作的使用频率信息,优先测试用户常用操作,从而缩减测试用例的数量和长度;2)可人为指定测试用例的初始状态和结束状态,设置闭包循环次数和迁移之间的等待时长,从而保证测试方法的灵活性和适用性。对比实验结果表明,该方法能够降低软件测试成本,提高测试用例的错误探测效率。     

基于FPGA的故障修复演化技术研究

演化硬件的自修复特性能够有效解决电路系统的可修复性故障,但演化硬件存在电路演化速度慢、演化成功率不高的缺陷,如何在修复约束期限内完成电路演化成为关键难点。提出一种基于演化硬件的实时系统容错架构,通过建立故障树实时监测电路故障,利用故障补偿机制维持系统正常运行,并采用演化硬件技术修复电路故障,实现故障的在线实时修复。采用FPGA构建容错系统测试环境,通过随机故障注入对比验证不同演化算法的自修复能力,实验结果表明,在实时性约束下故障电路的修复率达到95%,有效提升了系统的稳定性和可靠性。     

基于使用模型的嵌入式软件测试用例生成研究

基于Markov链使用模型的软件统计测试是产生高效测试用例,实现软件可靠性定量评估的有效方法。介绍了基于使用模型的统计测试方法,论述了使用模型的概念和特点,以及从使用模型中可以计算出的静态参数和它们在统计测试和软件开发中所起的作用。提出Markov链使用模型用于嵌入式软件的测试,从理论上得到嵌入式软件的可靠性。具体阐述了嵌入式软件的Markov链使用模,型自动生成测试模型的方法。同时使用改进的Kullback判别式探讨测试的可靠性问题,从理论上证明了测试链到使用链收敛的必然性。理论分析和初步的实例证明该方法是可行的和有前途的。     

基于MapReduce的Web标签SOINN聚类算法

Web标签有助于用户根据自己特定的兴趣完成信息资源的分类、组织和检索。然而,正是由于协同标记系统特有的公开性、自由化的特点,采用其对信息资源进行描述、组织、分类和检索,存在着信息描述不精确、标签组织混乱和标签语意模糊等问题。在此背景下提出了3种基于特征向量表示法(FVR)的Web标签SOINN聚类算法:基于资源的特征向量表示法、基于其他共现标签的特征向量表示法和基于全集共现标签的特征向量表示法。同时应用MapReduce框架将SOINN算法进行并行化。实验表明,当类中心数量超过2000时,3种分布式聚类FVR算法的召回率和准确度优于原始算法,可获得很好的加速比。从而证明此分布式聚类算法具有很好的可扩展性,可以用于更为海量的Web日志聚类分析系统。     

一个语音信息门户的设计与实现

语音门户是利用了CTI技术实现电话网与互联网集成的重要部件，支持了用户通过普通电话访问互联网获取信息，是由IVR（Interactive Voice Response）、TTS（Text To Speech）、ASR（Automatic Speech Recognifion）、Voice XML4个子系统组成，该文在一个实用的语音门户系统的基础上，讨论了系统结构以及4个模块的设计实现，系统设计采用面向对象技术、自动机技术将板书、通道以其语音合成、识别等资源有机集成在一个系统内，方便了系统设计与功能扩充。     

基于排队Petri网的战时物流中心能力与风险评估

战时后勤物流中心直接服务于前线部队,其“配送能力”和“敌袭风险”是配送决策的关键因素;但其服务流程繁琐,不确定性大,是典型的复杂离散事件动态系统,难以全面、准确、直观进行描述。采用系统仿真方法,依据实际作业流程,对普通排队Petri网进行扩展,构建带有风险因素的排队Petri网物流中心模型;通过仿真实验,研究不同模型参数对物流中心能力影响,发现瓶颈原因,并得出配送能力与风险评估值,综合决策。仿真结果表明,该方法在能力评估,瓶颈原因发现,风险评估和综合决策上有一定优越性。     

支持向量机分类算法研究

支持向量机在处理两类分类问题时,当两类样本混杂严重时会降低分类精度。在NN-SVM分类算法的基础上,通过计算样本点与其最近邻点类别的异同以及该点与其k个同类近邻点在核空间的平均距离修剪混淆点,进而提出了一种改进的NN-SVM算法——KCNN-SVM。实验数据表明,KCNN-SVM算法与SVM以及NN-SVM相比,有着更高的分类精度和更快的训练、分类时间。     

RTFDES：一个实时故障诊断专家系统

讨论了一个称为ＲＴＦＤＥＳ的故障诊断专家系统的结构和实现过程，ＲＦＤＥＳ是由知识库管理子系统ＫＢＭＳ和故障诊断子系统ＤＳ组成。它采用产生式和二元树两种知识表示方法并提供了全自动诊断方式，半自动诊断方式，手动诊断方式，报警监控四种诊断方式以及知识编译功能。ＫＢＭＳ负责对知识库的维护，求精和编译ＤＳ能根据从工控机采集的地址状态和对活信息得出故障，本系统适合顺序控制类生产线的故障诊断。