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题名基于谓词切片的字符串测试数据自动生成
被引量：4
- 1
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作者
赵瑞莲
闵应骅
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机构
北京化工大学信息科学与技术学院
中国科学院计算技术研究所
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2002年第4期473-481,共9页
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基金
国家自然科学重点基金项目(69733010)
北京化工大学青年基金项目(QN0143)
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文摘
字符串谓词使用相当普遍．如何实现字符串测试数据的自动生成是一个有待解决的问题．针对字符串谓词，讨论了路径Ｐ＼－ａｔｈ上给定谓词的谓词切片的动态生成算法，以及基于谓词切片的字符串测试数据自动生成方法，并给出了字符串间距离的定义．利用程序ＤＵＣ（Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ＿Ｕｓｅ＿Ｃｏｎｔｒｏｌ）表达式，构造谓词的谓词切片；对任意的输入，通过执行谓词切片，获取谓词中变量的当前值；进而对谓词中变量的每一字符进行分支函数极小化，动态生成给定字符串谓词边界的ＯＮ－ＯＦＦ测试点．实验表明：该方法是行之有效的．
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关键词
谓词切片
字符串测试数据
自动生成
动态生成算法
软件测试
软件开发
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Keywords
software testing, domain error, predicate of character string, predicate slice, DUC expression, ON-OFF test point, function minimization
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分类号
TP311.52
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名机型指派与飞机路线一体化建模及算法研究
被引量：5
- 2
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作者
朱星辉
朱金福
高强
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机构
南京航空航天大学民航学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2012年第6期1329-1333,共5页
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基金
国家自然科学基金联合基金(61079014)
中国民用航空局科技项目(MHRD20100842)资助
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文摘
通常航班计划都是分阶段完成的,即航班时刻表→机型指派→飞机排班→机组排班,每一个问题都相对独立的建模并求解。通常无法得到全局最优解甚或无解,对后续问题求解造成很大困难。为了克服这种困难及改善航班计划的次优性,将机型指派、飞机路线问题综合考虑,建立多机型的一体化飞机排班多商品网络流模型。为实现模型的有效求解,提出了基于约束编程的动态列生成算法;即用约束编程快速求解航班连线(航班串)并计算各航班串简约成本,动态选择列集并与限制主问题进行迭代。最后,利用国内某航空公司干线航班网络实际数据验证模型和算法的有效性,并与航空公司实际排班和分阶段优化情况进行比较研究。
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关键词
机型指派
飞机路线
约束编程
动态列生成算法
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Keywords
fleet assignment aircraft routing constraint programming dynamic column generation
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分类号
F560.81
[经济管理—产业经济]
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题名一种基于动态故障树的SBDD方法
- 3
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作者
张晓策
燕雪峰
周勇
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机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第9期195-199,共5页
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基金
十三五重点基础科研项目(JCKY2016206B001)
江苏省六大人才高峰项目(XXRJ-004)资助
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文摘
在分析基于Pandora的动态故障树时,SBDD方法未考虑各底事件间复杂的关系,造成生成的SBDD中存在无效分支,即计算的不交化割集中存在无效割集。针对该问题,提出了一种基于动态故障树的SBDD方法,可以动态删除无效节点,避免无效分支的产生。该方法主要包括两个方面:基于结构式排序方法的关系式排序方法和动态优化SBDD生成算法。关系式排序方法的基本思想是利用故障树的结构关系和底事件间的关系给底事件赋予不同的排序优先级。在底事件排序队列的基础上,使用动态优化SBDD生成算法来生成SBDD。在计算过程中,该算法动态删除无效的节点,使结果中不存在无效割集。实验结果表明,在相近的时间内,使用基于动态故障树的SBDD方法生成的SBDD规模更小,不交化割集数目更少且不存在无效割集。
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关键词
PANDORA
动态故障树
SBDD方法
动态优化SBDD生成算法
关系式排序方法
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Keywords
Pandora, Dynamic fault tree, Method of SBDD, Generation algorithm of SBDD, Relation sorting method
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于ADO数据库连接池优化策略
被引量：22
- 4
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作者
孟培超
胡圣波
舒恒
鄢富玉
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机构
贵州师范大学智能信息处理研究所
贵州省新技术研究所
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第5期1706-1710,1715,共6页
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基金
科技部国际合作基金项目(2010DFB14290)
贵州省工业攻关基金项目(黔科合GY字[2011]3032)
贵州省贵阳市科技计划基金项目(筑科合同[2011101]号)
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文摘
在分析现有数据库连接池方法的基础上,提出了一种基于ADO技术、能自适应调节的数据库连接池优化策略。策略中记录下每一个被调用的连接信息,通过管理模块分析这些信息,优化并动态配置连接池参数,达到连接池参数的自适应调整目的。测试结果表明,提出的连接池策略在处理并发请求的性能上明显优于现有数据库连接池方法。
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关键词
数据库连接池
自适应
管理策略
线程池
参数动态生成算法
均值法
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Keywords
database connection pool
self-adaptive
management strategy
thread pool
parameters dynamically generated al- gorithrn
mean method
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名采用深度学习的DGA域名检测模型比较
被引量：17
- 5
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作者
裴兰珍
赵英俊
王哲
罗赟骞
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机构
空军工程大学防空反导学院
中国人民解放军
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第5期111-115,共5页
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基金
全军军事学研究生课题项目(2014JY514)资助
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文摘
针对DGA域名难以检测的问题,构建了一种面向字符的采用深度学习的DGA域名检测模型,模型由字符嵌入层、特征检测层和分类预测层组成。字符嵌入层实现对输入DGA域名的数字编码;特征检测层采用深度学习模型自动提取特征;分类预测层采用全连接网络进行分类预测。为了选取最优的特征提取模型,分析比较了采用Bidirectional机制、Stack机制和Attention机制的LSTM模型与GRU模型,CNN模型,以及将CNN模型分别与LSTM模型和GRU模型相组合的模型。结果表明,与LSTM和GRU模型相比,采用Stack机制、前向Attention机制结合Bidirectional机制的LSTM和GRU模型,CNN模型,CNN模型与LSTM和GRU相组合的模型可提升模型的检测效果,但采用CNN和Bi-GRU组合构建的DGA域名检测模型可获得最优的检测效果。
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关键词
网络空间安全
深度学习
动态域名生成算法
卷积神经网络
门控循环单元
长短期记忆网络
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Keywords
Cyberspace security
Deep learning
Danamic domain generation algorithms
Convolutional neural network
Gatedrecurrent unit
Long short-term memory
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于约束编程的飞机排班问题研究
被引量：6
- 6
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作者
朱星辉
朱金福
高强
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机构
南京航空航天大学民航学院
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出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
2011年第6期151-156,共6页
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基金
国家自然科学基金联合基金(61079014)
中国民用航空局科技项目(MHRD20100842)
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文摘
飞机排班是航空运输生产计划的重要环节,对航空公司的正常运营和整体效益有着决定性影响.飞机排班通常构建为大规模整数规划问题,是航空运筹学研究的重要课题,构建的模型属于严重退化的NP-Hard问题.本文把飞机排班问题构建为多商品网络流模型,并应用列生成算法求解;在列生成子问题中,引入约束编程系统实现快速求解航班连线(航班串)并计算各航班串简约成本,动态选择列集并与限制主问题进行迭代.最后,利用国内某航空公司干线航班网络实际数据验证模型和算法的有效性,并与航空公司实际排班进行比较研究.
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关键词
航空运输
动态列生成算法
约束编程
飞机排班
航班串
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Keywords
air transportation
dynamic column generation algorithm
constraint programming
aircraft scheduling
flight string
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分类号
F560
[经济管理—产业经济]
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题名一种基于RBF神经网络预测模型的DMC预测控制
被引量：4
- 7
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作者
李志武
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机构
辽宁石油化工大学职业技术学院
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出处
《科学技术与工程》
2010年第7期1643-1647,1651,共6页
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文摘
研究了一种利用RBF神经网络预测模型的动态矩阵控制算法,首先利用动态节点生成构造性RBF神经网络辨识对象模型,同时预测对象的未来输出,然后用传统的动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。仿真表明该算法在非线性对象的任意工作点都可以通过神经网络辨识获得工作点附近的近似线性模型,具有较好的实时性。
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关键词
径向基神经网络
动态矩阵
动态结点生成训练算法
非线性模型预测
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Keywords
RBF neural networks
DMC
dynamic node creation training algorithm
nonlinear model prediction
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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