一种嵌入式软件的组合测试指标获取方案

为了获取组合测试中适应值函数所需要覆盖率、测试运行代价等信息,设计实现了基于嵌入式软件源代码插桩的指标获取方案。该方案使用交叉开发环境,完成了对源代码语法、词法分析,插桩库和插桩策略的制定,目标机／宿主机通讯方式设计,获得了语句覆盖率、分支覆盖率、运行时间、被测程序程序复杂度等关键指标,并以图表的方式提供统计结果,为组合测试设计适应值函数,进行测试用例约减提供了依据。     

自适应多采样扫描转换算法

随着片元着色器的可编程能力不断提高和新型图元的出现,扫描转换必须加强多采样时的处理能力.经典的边方程扫描转换算法便于实现多采样,但采样点测试的计算量大并且存在冗余测试,为此提出一种自适应多采样扫描转换算法.该算法的多采样集中在"边界片元",并结合点采样和区域采样技术根据自适应细分规则细分边界片元进行采样点的测试;避免了边方程算法中进行采样点测试时的乘法运算,减少了采样点的冗余测试,提高了多采样时扫描转换的性能.实验结果表明,文中算法在较小代价下达到或接近有相同采样点数的超采样反走样能力.     

环境保护视角下改善机械设备环保性能的方法研究

机械设备环保性能改善对生产发展、环境保护有着积极影响。本文以降低污染、增强机械设备环保性能为目标,分析环境保护视角下应基于绿色环保、技术创新、做好养修原则改善机械设备环保性能,并提出基于环保理念改善机械设备设计、引进先进的环保设备、在除尘与水循环设备中应用变频技术、构建完善的机械设备环保机制、做好机械设备检修与养护工作...     

Multi-granularities capture interaction information for text matching accuracy enhancement

Modeling and Matching texts is a critical issue in natural language processing (NLP) tasks. In order to improve the accuracy of text matching, multi-granularities capture matching features (MG-CMF) model was proposed. The proposed model used convolution operations to construct the representation of text under multiple granularities, used max-pooling operations to filter more reasonable text representations and built a matching matrix at different granularities. Then, the convolution neural network (CNN) was used to capture the matching information in each granularity. Finally, the captured matching features were input into the fully connected neural network to obtain the matching similarity. By making some experiments, the results indicate that the MG-CMF model not only gets multiple granularity representations of sentences but also can obtain matching information from multiple granularities of sentences better than the other text matching models.     

基于改进鲸鱼优化的覆盖表生成算法

为提高组合测试中覆盖表生成效率,基于覆盖表生成的离散性,提出一种改进的鲸鱼优化算法。该算法首先利用编码转换的思想,将鲸鱼个体连续运动方式编码为适用于覆盖表的离散方式;其次,在算法的开发与搜索阶段加入迭代演化算子,以提高算法的全局搜索能力;最后,针对覆盖表生成中算法本身的局限问题,使用平均海明距离跳出局部最优,并通过约束求解器和惩罚函数法增加约束处理机制,以提高算法实际应用能力。实验结果表明,与其它已有算法相比,所提出的算法在覆盖表生成规模上具有更好的优势。     

基于多目标遗传算法的大功率高频变压器优化设计

随着大功率高频变压器容量的增加和工作频率的提高,变压器设计需要综合考虑变压器效率、寄生参数、绝缘和散热等问题。讨论了高频变压器损耗和寄生参数的相关计算,基于有约束的多目标遗传优化算法,提出一种在高频变压器设计中兼顾变压器绝缘、损耗和漏感大小等约束条件和优化目标的绕组结构优化设计方法,通过非支配排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)进行优化设计。根据此优化方法设计一台220V/3.52kV,功率为3.52kW、工作频率为20kHz的高频变压器样机,实验验证变压器损耗和漏感计算结果的正确性和优化方法的有效性。     

求解非线性互补问题的熵函数认知优化算法

提出了一个求解非线性互补问题的熵函数社会认知优化算法。首先将非线性互补问题转化为非线性方程组来求解,然后利用熵函数法将非线性方程组求解转化为一个光滑的无约束优化问题,最后应用社会认知优化算法求解此优化问题。实验结果表明,该算法收敛速度快,稳定性好,是求解非线性互补问题的一种有效算法。     

光线追踪等价划分反锯齿算法

为了解决图形处理过程中出现的锯齿问题,本文提出了一种高效的光线追踪等价划分反锯齿算法。算法通过计算相邻像素采样点间颜色偏差,对偏差超过阈值的边界采样点进行递归划分为更小的不规则区域,对偏差小于阈值的采样点不进行分解,用中点颜色取代区域颜色,保证反锯齿效果同时减少采样点的个数。进过仿真实验表明本文算法反锯齿效果与超采样反锯齿效果相同,但采样点数减少39.70%,计算效率提高43.26%。     

ESM:一种增强语义匹配的语句评分模型

语义匹配问题是自然语言处理的核心问题之一。基于语义的匹配,即通过提取文本内在语义进行匹配度计算,是目前自然语言处理领域研究的热点。传统的语义匹配模型并没有结合语句通顺度等多种要素综合评价,因此效果较差。提出一种增强语义匹配模型,模型在文本相似度计算的基础上,增加通顺度因子,并通过大量数据来调整最优参数。通过自动阅卷系统进行测试,对比3种常用的自动阅卷评分模型验证该模型能有效降低平均误差值。     

步进电机升降速控制技术研究

对于需要步进电机快速定位的系统来说,一个合理的加减速过程是非常重要的。主要介绍了一种基于单片机的简化后的指数型加减速曲线控制方法。该方法既可以提高快速性, 又可以保证系统的定位精度,同时对步进电机在运行过程中产生的共振现象提出了解决方法。