检索结果-内蒙古大学图书馆

基于遗传算法的软件结构测试数据生成技术研究

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北京航空航天大学学报 1997年第1期23卷 36-40页

作者：荚伟高仲仪北京航空航天大学计算机科学与工程系

首先介绍了软件结构测试数据生成的研究现状，然后探讨了用遗传算法解决该问题的方法和技术．在上述研究成果的基础上，已开发了一个用遗传算法实现最优搜索、生成测试数据的工具原型，初步实验表明该方法是有效的。

关键词：软件质量软件测试数据生成遗传算法

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基于变分自编码器的多维退化数据生成方法

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北京航空航天大学学报 2023年第10期49卷 2617-2627页

作者：林焱辉李春波北京航空航天大学可靠性与系统工程学院北京100191

数据驱动的剩余使用寿命(RUL)预测方法不依赖于复杂的物理模型,可以直接利用设备历史运行数据与当前监测数据对设备RUL进行预测,对制定合理的维修策略,降低设备的维护成本具有重要意义。但是数据驱动的RUL预测方法依赖于大量历史数据,... 详细信息

数据驱动的剩余使用寿命(RUL)预测方法不依赖于复杂的物理模型,可以直接利用设备历史运行数据与当前监测数据对设备RUL进行预测,对制定合理的维修策略,降低设备的维护成本具有重要意义。但是数据驱动的RUL预测方法依赖于大量历史数据,在数据不足时,尤其是多维退化数据,模型难以取得良好的预测效果。针对这一问题,提出一种多维退化数据生成方法,所提方法构建了一种全局优化模型,以条件变分自编码器作为生成模型,提取多维退化数据特征并生成相似数据扩充RUL预测模型训练集,利用长短时记忆网络作为RUL预测模型,所提方法能够通过RUL预测模型更新生成模型的参数提高模型的效果,同时利用更新后的生成模型提高剩余寿命预测模型在退化数据不足情况下的效果。使用航空发动机退化数据进行了案例验证,通过对比未加入生成数据训练得到的RUL预测模型与加入生成数据训练得到的RUL预测模型的表现,验证了所提方法在解决RUL预测模型训练数据不足方面的优越性。

关键词：剩余寿命预测变分自编码器条件变分自编码器数据生成数据不足

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基于有向无环图的函数依赖一致性数据生成

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北京理工大学学报 2014年第6期34卷 592-596页

作者：谭明超刁兴春曹建军冯径解放军理工大学指挥信息系统学院江苏南京210007 总参第63研究所江苏南京210007 解放军理工大学气象海洋学院江苏南京211101

针对函数依赖一致性数据生成问题,采用有向无环图作为函数依赖集合的描述模型,提出一种单函数依赖一致性数据生成算法(TGSFD);并通过属性排序解决多函数依赖一致性数据生成问题;为了利用流水线技术提高数据生成效率,提出最小独立属性子... 详细信息

针对函数依赖一致性数据生成问题,采用有向无环图作为函数依赖集合的描述模型,提出一种单函数依赖一致性数据生成算法(TGSFD);并通过属性排序解决多函数依赖一致性数据生成问题;为了利用流水线技术提高数据生成效率,提出最小独立属性子集概念,并给出了属性集划分算法.实验表明本文提出的TGSFD和属性排序算法能够保证生成的数据满足函数依赖一致性,属性集划分和流水线技术可以有效提高数据生成效率.

关键词：数据生成一致性函数依赖有向无环图流水线

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空间目标的轨迹和姿态数据生成

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西北工业大学学报 2019年第2期37卷 378-385页

作者：陈尔康高长生荆武兴哈尔滨工业大学航天学院黑龙江哈尔滨150001

针对空间目标的轨迹和姿态数据生成问题,对各类空间目标的特性进行了深入的分析,将其基准弹道分为4种类型并分别给出了设计方法,在此基础之上建立了分导弹道设计方法,该方法无需长时间的准备工作,大大简化了系统仿真的工作量。此外为模... 详细信息

针对空间目标的轨迹和姿态数据生成问题,对各类空间目标的特性进行了深入的分析,将其基准弹道分为4种类型并分别给出了设计方法,在此基础之上建立了分导弹道设计方法,该方法无需长时间的准备工作,大大简化了系统仿真的工作量。此外为模拟中段目标的微动特性建立了由微动特征量直接计算姿态数据的姿态数据生成方法,该方法无需进行积分计算,加快了计算速度。最后对以上方法进行了仿真验证。仿真结果表明,提出的方法能够在10 s内生成准确命中目标的四类基准弹道和分导弹道。此外,生成的姿态数据能够反映中段目标的微动特性,数据生成耗时短且无需事先准备工作,能够较好地满足系统仿真的要求。

关键词：系统仿真弹道导弹发射诸元微运动轨迹和姿态空间目标数据生成

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基于接口语义契约的Web服务测试数据生成

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软件学报 2013年第9期24卷 2020-2041页

作者：侯可佳白晓颖陆皓李树芳周立柱清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华信息科学与技术国家实验室(筹) 北京100084 南京陆军指挥学院作战实验中心江苏南京210045 中国酒泉卫星发射中心甘肃酒泉732750

测试是Web服务质量保证的主要手段之一,测试自动化是降低测试代价的有效途径,测试数据生成是测试自动化研究的一个重要内容.提出采用本体及规则的知识描述语言,建立服务接口的语义契约模型(interface semantic contract,简称ISC),并探... 详细信息

测试是Web服务质量保证的主要手段之一,测试自动化是降低测试代价的有效途径,测试数据生成是测试自动化研究的一个重要内容.提出采用本体及规则的知识描述语言,建立服务接口的语义契约模型(interface semantic contract,简称ISC),并探讨了基于ISC的测试数据生成技术,给出了分区生成算法以及测试数据生成的模拟退火算法.实验结果表明,与随机测试相比,该方法能够采用10%的测试用例数量达到同样的测试覆盖率;在同样的测试用例数量上,最高可提高50%的测试覆盖率.

关键词：服务测试数据生成本体模型 OWL-S

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基于ICG算法的有效数据生成方法

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计算机工程 2006年第4期32卷 85-87页

作者：金鑫新南威尔士大学计算机学院

在数据库系统模型化和数据库产品测试过程中,有效数据的生成是其中最重要的环节之一。该文通过对当前主要数据生成算法的分析,并应用ICG(插入链表图)算法,设计开发了一个基于ICG的数据生成系统,实验表明,该生成系统具有良好的性能。

关键词：数据生成插入链表图关系数据库

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面向跨域行人再识别的虚拟数据生成与选择

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图学学报 2023年第4期44卷 775-783页

作者：蔡益武张雨佳张永飞北京航空航天大学计算机学院北京市数字媒体实验室北京100191 北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室北京100191

针对当前基于深度学习的行人再识别模型依赖于大量标注数据的训练,其收集和标注代价极高;而现有的行人图像数据生成方法未考虑目标域数据特点,跨域性能有待提升的问题,提出一种面向跨域行人再识别的虚拟数据生成与选择算法。首先利用目... 详细信息

针对当前基于深度学习的行人再识别模型依赖于大量标注数据的训练,其收集和标注代价极高;而现有的行人图像数据生成方法未考虑目标域数据特点,跨域性能有待提升的问题,提出一种面向跨域行人再识别的虚拟数据生成与选择算法。首先利用目标域前景信息如行人着装颜色分布指导虚拟3D人体模型生成,获得与真实人物整体着装较为相似的虚拟人物。接着引导模型专注于通过前景信息区分不同行人,在生成的虚拟数据上替换目标域背景信息,达到在像素级上提高源域数据质量的目的。最后,根据分布度量如Wasserstein Distance等度量源域和目标域的特征分布距离,在特征级上选择与目标域最接近的源域训练子集用以模型训练。实验结果表明,该方法优于现有的其他行人数据生成算法,可以显著提升行人再识别模型的跨域泛化性能。

关键词：行人再识别数据生成虚拟引擎数据选择分布度量

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化零为整的宏观社会数据生成:基于潜变量模型和动态贝叶斯方法

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社会 2024年第3期44卷 173-219页

作者：张高祥陈哲陈云松南京大学社会学院

对因果机制和对宏观检验的探寻催生了定量社会学研究对区群层面数据的需求,然而这类高质量的追踪数据资源相对稀缺。传统研究通常通过综合多个来源的个体社会调查数据来构建面板数据集以改善宏观数据匮乏现状,但其亦受制于社会调查在时... 详细信息

对因果机制和对宏观检验的探寻催生了定量社会学研究对区群层面数据的需求,然而这类高质量的追踪数据资源相对稀缺。传统研究通常通过综合多个来源的个体社会调查数据来构建面板数据集以改善宏观数据匮乏现状,但其亦受制于社会调查在时间和空间分布上的稀疏性以及不同调查间的差异性。本文引介了一种可用于生成区群层面跨时空面板数据的动态贝叶斯潜变量建模框架,并通过应用实例展示了该方法的具体应用过程,比较了动态贝叶斯方法相较于几种常用的缺失值插补方法的优势。本文的示例结果表明,动态贝叶斯潜变量模型在跨时空、多维度的信息整合和参数不确定性探索方面具有重要的优势,可以实现对调查数据缺失年份或地区的估计和插补,大大缓解了社会学研究中面板数据不足的问题。

关键词：数据生成维度整合潜变量贝叶斯项目反应模型动态线性模型

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基于谱约束的生成对抗网络图像数据生成研究

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半导体光电 2019年第6期40卷 896-901页

作者：颜贝张建林中国科学院光电技术研究所成都610209 中国科学院大学北京100049

数据匮乏是深度学习面临的一大难题。利用生成对抗网络(GAN)能够基于语义生成新的图像数据这一特性,提出一种基于谱约束的生成对抗网络图像数据生成方法,该方法针对卷积生成对抗网络模型易崩溃不收敛的问题,从每层神经网络的参数矩阵W... 详细信息

数据匮乏是深度学习面临的一大难题。利用生成对抗网络(GAN)能够基于语义生成新的图像数据这一特性,提出一种基于谱约束的生成对抗网络图像数据生成方法,该方法针对卷积生成对抗网络模型易崩溃不收敛的问题,从每层神经网络的参数矩阵W的谱范数角度出发,引入谱范数归一化网络参数矩阵,将网络梯度限制在固定范围内,减缓判别网络收敛速度,从而提高GAN的训练稳定性。实验表明,通过该方法生成的数据相比原始GAN以及DCGAN、WGAN等生成的图像样本数据在图像识别网络中具有更高的准确率,能够对少量样本数据进行有效扩充。

关键词：深度学习生成对抗网络数据生成卷积神经网络

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基于WLT-ACGAN的轴承故障数据生成方法

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中国机械工程 2024年

作者：焦华超孙文磊王宏伟新疆大学智能制造现代产业学院

利用数据生成方法生成时域特征和频域特征与轴承故障真实信号一致的高质量数据，构建平衡数据集，对数据不平衡情况下建立高效的轴承故障诊断模型具有重要意义。针对现有数据生成方法仅关注时域或频域单一特征的局限，本文提出了类小波... 详细信息

利用数据生成方法生成时域特征和频域特征与轴承故障真实信号一致的高质量数据，构建平衡数据集，对数据不平衡情况下建立高效的轴承故障诊断模型具有重要意义。针对现有数据生成方法仅关注时域或频域单一特征的局限，本文提出了类小波辅助分类生成对抗网络(Wavelet-Like Transform Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network， WLT-ACGAN)。首先，基于小波变换原理，使用多层神经网络构建类小波变换网络，模拟小波变换及逆变换，建立信号时域与频域的映射关系；接着，将类小波变换网络嵌入生成对抗网络(ACGAN)模型中，作为模型生成器的主体；最后，构建两个不同功能的判别器，使得改进的ACGAN在一次训练中能同时学到真实轴承振动信号的时域和频域特征信息。试验结果表明，WLT-ACGAN模型生成的轴承振动信号具有与真实轴承振动信号一致的时域特征和频域特征，数据不平衡时，利用生成信号扩增的平衡数据集，构建的故障诊断模型具有较高的准确率。

关键词： ACGAN 类小波变换轴承故障诊断数据生成

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