基于行为树模型的Android应用GUI自动随机测试方法

基于马尔可夫链等统计模型进行GU I测试是目前最有效的GU I自动化测试方法之一,但目前的方法在开始测试前需要很多前置条件,且要花费大量时间做静态分析等准备工作,从而导致测试效率和自动化水平不高.提出一种基于行为树的GU I自动化随机测试方法,该方法不需要进行静态分析,只需通过统计模型从用户使用日志中创建行为树模型,且可以动态地对行为树模型进行更新,以增加用户很少或从未使用过的事件的概率.对三种开源Android应用程序的评估,以及和其他GUI自动测试方法的比较结果显示:提出的Android应用GUI自动化随机测试方法具有很好的效果.     

外壳用摩擦火花安全型铸造铝合金新材料研究及应用

铝合金材料与锈钢撞击或摩擦时，容易引燃瓦斯发生爆炸事故。本文结合研制的ＦＨＺＬＳ５０３Ａ型铸造铝合金材料，按照ＧＢ１３８１３－９２《煤矿用金属材料摩擦火花安全性试验方法和制定规则》标准的规定，在试验室通过了１５００次模拟接近工况状态的自由落锤冲击和摩擦试验，得出ＦＨＺＬ５０３Ａ型铸造铝合金使用是安全的结论，并建议替代目前煤矿井下具有安全隐患的ＺＬ４０１、ＺＬ１０４、ＺＬ１０２等铸造铝合金。     

面向不平衡数据分类的复合SVM算法研究

为了改善传统支持向量机（SVM）对不平衡数据的分类效果,解决分类器对少类样本分类效果较差的问题,提出了一种复合SVM算法。该算法首先通过自适应合成采样（ADASYN）算法和不同错误代价（DEC）算法的结合,改善不平衡数据对超平面造成的偏移;然后引入一种新的修正算法对预测模型进行修正,提高预测模型对于不同数据特性的适应性。选择UCI数据库中的7组现实世界的不平衡数据集进行测试,实验表明在各个数据集上复合SVM算法性能均优于现有算法或与现有算法相当,分类性能平均提高了2.0%~20.9%,证明本算法的有效性和鲁棒性。     

浅论铝电解生产高产低耗措施

从理论上论述了铝电解生产中提高电流效率、降低电耗、原材料消耗的可能性，并结合本公司的实际情况、提出了在铝电解生产操作过程中提高电流效率、降低电耗、原材料消耗的一些措施，并在实践中取得了一定效果。     

适用于不平衡数据集分类的改进SVM算法

在分析了传统支持向量机(SVM)对不平衡数据的学习缺陷后,提出了一种改进SVM算法,采用自适应合成(ADASYN)采样技术对数据集进行部分重采样,增加少类样本的数量;对不同的样本点分配不同的权重,减弱噪声对训练结果的影响;使用基于代价敏感的SVM算法训练,缓解不平衡数据对超平面造成的偏移.选择UCI数据库中的6组不平衡数据集进行测试,实验结果表明:在各个数据集上改进SVM算法的性能优于其他算法,并在少类准确率和多类准确率上取得了很好的平衡.     

利用传感器阵多级振幅束控提高定向精度的方法研究

本文探讨了在传感器阵的指向性设计中利用振幅束控提高系统定向精度的一种方法。对等间隔线列阵采用多级切比雪夫加权的振幅束控方法,并将不同约束条件下得到的指向性加以综合,使合成的指向性在给定的旁瓣级条件下有效降低束宽。     

对冬季住宅施工注意事项的探讨

北方地区冬季时间较长,冬季施工有诸多的困难,而且寒冷的天气对很多施工技术提出了挑战,本文就对冬季住宅施工的注意事项进行了分析。