基于概率的无监督缺陷预测方法

软件缺陷预测能够提高软件开发和测试的效率,保障软件质量。无监督缺陷预测方法具有不需要标签数据的特点,从而能够快速应用于工程实践中。提出了基于概率的无监督缺陷预测方法—PCLA,将度量元值与阈值的差值映射为概率,使用概率评估类存在缺陷的可能性,然后再通过聚类和标记来完成缺陷预测,以解决现有无监督方法直接根据阈值判断时对阈值比较敏感而引起的信息丢失问题。将PCLA方法应用在NetGen和Relink两组数据集,共7个软件项目上,实验结果表明PCLA方法在查全率、查准率、F-measure上相对现有无监督方法分别平均提升4.1%、2.52%、3.14%。     

软件工程专业实践教学体系的构建

本文针对软件工程专业实践教学的问题,结合CDIO教学理念提出了软件工程专业实践能力训练体系。即建立软件实践教学的管理平台,设置相应的成绩考核体系,建立创新型教学团队,为软件工程人才培养提供经验。     

一种基于总线模型的数据清洗方法

数据清洗是保证数据质量的重要环节。已有的清洗方法往往过于依赖特定应用,不容易得到重用。从提高数据清洗方法的可重用性和可扩展性的角度出发,提出一种基于总线模型可复用的数据清洗框架。具有相对独立功能的清洗工具以组件的形式,通过适配器挂接到清洗总线上,通过总线控制对清洗组件实现清洗。最后用具体应用来描述基于总线模型的数据清洗方法的工作流程。实践结果证明该方法具有良好的性能和应用价值。     

基于功率解耦的微电网改进下垂控制策略

在中、低压微网中,线路存在较高阻感比,无法满足传统下垂控制的控制条件.对此,提出一种修正相角的改进下垂控制策略,通过将引入的转换矩阵用于功率变换中,构造出具有统一旋转角的下垂控制器,保证了系统在拥有高R/X值的线路下微源逆变器输出有功功率和无功功率的解耦.利用Matlab/Simulink仿真平台搭建了两台逆变器并联的...     

基于μPMU的改进虚拟同步发电机控制策略

针对常规的虚拟同步发电机(VSG)在孤岛模式下会因为负载突变产生频率偏差的问题,提出了 一种基于微型同步相量测量单元(μPMU)的改进VSG控制方法,通过μPMU测量VSG及公共母线(PCC)的相角,直接调节VSG与PCC间的相角差以控制有功功率,使频率保持在额定值,简化了 VSG控制环节,使系统在负载突变时的响应速度...     

“一驱动、两突出、三融合”的全过程软件人才培养模式

针对软件人才培养过程中普遍存在的学生价值观引导不足、前沿技术培养不足、适应行业发展不足等问题,提出“一驱动、两突出、三融合”全过程的软件人才培养新模式,介绍创新型软件人才培养的实施措施,最后通过教学效果说明该人才培养模式的有效性。     

创意、创新、创业软件人才培养模式的探索与实践

针对新时期软件产业的迅猛发展和国家"深化高校创新创业教育改革"的新要求,提出"创意、创新、创业"(简称"三创")软件人才培养目标,将"三创"教育与专业教育有机衔接融合,构建以"创意创新创业课程为载体、创新创业实践为主体、创新创业平台基地为支撑"的多层次和系统化的"三创"软件人才培养体系,并说明实践成效。     

食品及纸质食品包装材料中氯丙醇危害与检测方法

对食品及纸质食品包装材料中氯丙醇的生物危害进行了分析,列举了各国相关标准中对食品及纸质食品包装材料中氯丙醇类的限量值要求,并对目前各类标准和相关研究中提出的氯丙醇类检测方法进行了分析比较,为食品及纸质食品包装材料中氯丙醇类的检测提供借鉴。     

基于最大树法的模糊图像分割方法

本文提出一种新的模糊图像分割方法。根据任一像素点与相邻像素点的关系,计算局部均值均方差向量,并建立像素间的模糊相似关系,采用最大树方法进行模糊聚类分析．在模糊意义下实现图像分割。模糊逻辑下的图像分割,具有刻画视觉系统不精确度量特性的优点。由于待处理图像像素点数目巨大,采用最大树方法分类,能够大幅度减少工作量。因此,用最大树方法进行模糊聚类,实现图像分割,是一种既简便又高效的智能化的处理方法。     

基于深度自编码网络的软件缺陷预测方法

软件缺陷预测是提升软件质量的有效方法,而软件缺陷预测方法的预测效果与数据集自身的特点有着密切的相关性。针对软件缺陷预测中数据集特征信息冗余、维度过大的问题,结合深度学习对数据特征强大的学习能力,提出了一种基于深度自编码网络的软件缺陷预测方法。该方法首先使用一种基于无监督学习的采样方法对6个开源项目数据集进行采样,解决了数据集中类不平衡问题;然后训练出一个深度自编码网络模型。该模型能对数据集进行特征降维,模型的最后使用了三种分类器进行连接,该模型使用降维后的训练集训练分类器,最后用测试集进行预测。实验结果表明,该方法在维数较大、特征信息冗余的数据集上的预测性能要优于基准的软件缺陷预测模型和基于现有的特征提取方法的软件缺陷预测模型,并且适用于不同分类算法。