【摘 要】
:
装备软件质量评测自动化需求日益提升;装备软件在质量评测过程要经过多轮迭代修改,修改后代码的影响域分析是软件质量评测中重要的一环;目前修改后代码的影响域分析完全依赖人工;由于装备软件代码规模大,人工分析耗时较长,拉长了装备交付周期;为了提高装备软件质量评测的效率,代码影响域的自动化分析的研究势在必行;针对装备软件代码影响域分析问题,提出一种基于标识符的代码修改特征提取方法,该方法可以快速提取大规模代码的修改特征;提出一种基于标识符检测队列的影响域分析方法,可以实现装备软件影响域的快速自动化分析,准确率达85
【基金项目】
:
国家自然科学基金(11901544)。
论文部分内容阅读
装备软件质量评测自动化需求日益提升;装备软件在质量评测过程要经过多轮迭代修改,修改后代码的影响域分析是软件质量评测中重要的一环;目前修改后代码的影响域分析完全依赖人工;由于装备软件代码规模大,人工分析耗时较长,拉长了装备交付周期;为了提高装备软件质量评测的效率,代码影响域的自动化分析的研究势在必行;针对装备软件代码影响域分析问题,提出一种基于标识符的代码修改特征提取方法,该方法可以快速提取大规模代码的修改特征;提出一种基于标识符检测队列的影响域分析方法,可以实现装备软件影响域的快速自动化分析,准确率达85
其他文献
针对旋转弹用磁测系统在飞行过程中,存在由机械安装误差以及固定磁干扰带来的测量系下三轴磁矢量与弹体系不平行问题,提出一种磁测系统与弹体之间等效安装误差角的在线标定补偿法;通过分析磁测系统实时输出的三轴地磁矢量信息,建立测量信息与误差的误差模型,利用类正弦信号特征值求取误差角,进而补偿磁测信息中的误差项,最终提高磁测系统解算输出的滚转角精度;实验结果表明,当弹体仅做滚转运动时,经过该方法补偿后磁测系统解算的滚转角比补偿前解算的滚转角精度可提高6倍以上,滚转角解算误差保持在2°以内,可以满足制导弹药对滚转角的精
目的:分析无痛管理临床路径在老年股骨骨折患者围术期护理中的应用效果.方法:选择2019年8月-2020年8月收治的62例老年股骨骨折为对象,结合不同的护理方式分组,分别是对照组和
大数据时代信息技术的快速发展,依托于各类硬件防护设备的网络体系架构的异构数据量每天以指数级的量级递增,基于传统的网络安全防护技术无法有效地适用于具有海量数据的特征
针对隧道施工环境,设计了一款隧道安全预警机器人,并重点研究其导航系统实现;机器人搭载检测仪器与分析主机,集数据采集、分析、预警于一体,实现隧道巡检的自动化和智能化;分别利用Cartographer算法和自适应蒙特卡洛算法(AMCL)融合雷达、里程计、IMU的数据,实现环境地图的创建与机器人实时定位;采用A*算法和DWA算法实现机器人的全局和局部路径规划,并结合ROS操作系统对其进行实验验证;实验结
目的:浅析健康教育护理在脑外伤患者心理状态和肢体障碍康复中的作用.方法:选取我院在2019年4月到2021年5月期间接收的脑外伤患者进行分组,按入院时间分为对比组和实验组,每
针对传统PSO算法容易陷入局部最优的问题,提出一种基于竞争学习的粒子群优化算法(CLPSO);在CLPSO中,首先通过动态计算粒子的适应度值将种群分成优选、合理和疏离3个子群;其次,根据3个子群中粒子的进化特性,为3个子群分别设计了不同的更新变异方式;然后,利用12个基准测试函数对算法的性能进行了验证;实验结果表明,所提的竞争学习策略能够有效克服经典PSO算法在处理复杂多峰问题时容易陷入局部最优的缺陷;最后,利用CLPSO算法优化模糊神经网络的参数设计CLPSO-FNN算法,并利用其建立出水氨氮软测量模型
自主水下航行器(AUV)在海洋资源勘探与开发中发挥着重要作用,安全性作为其研究的重要内容与关键技术,关乎着水下任务能否顺利完成并安全返回;为进一步加强AUV在水下应对故障及危险的处理能力,依托实体AUV,设计一套安全抛载系统;该系统基于ARM Cortex-M4处理器,搭建抛载电路,使其不仅能够响应程序预先设定的抛载指令,还能根据一些突发或紧急情况,自动触发抛载动作,如:系统掉电、死机或漏水等;最后通过岸上模拟实验与真实水下实验,测得对10 kg抛载块进行抛载测试的准确执行率达100%,且抛载系统功耗为2
目的:探讨研究在小儿喘息住院患儿的临床护理中对其实施以家庭为中心的护理模式对于提升患儿生活质量的效果.方法:研究样本选取时间为2020年06月至2021年06月笔者所在医院接
目的:探讨实施不同的护理干预方法对婴幼儿泪道阻塞的效果分析.方法:选取我院2021年1~5月门诊收治的2008例婴幼儿泪道阻塞为研究代表,将所有患儿按照护理方法的不同,分为对照
目的:针对早期肠内营养护理对ICU重症急性胰腺炎预后的影响进行分析.方法:选取2018年2月-2020年12月我院收入的72例ICU重症急性胰腺炎患者,分为实验组(n=36例)和对照组(n=36