针对在轨卫星异常检测中现存的异常定义单一、检测流程不规范不灵活的问题,提出一种基于长短期记忆(Long-Short Term Memory,LSTM)网络和多种异常定义的卫星异常检测方法。基于某在轨卫星实测电源遥测数据,首先进行卫星时序数据预处理,...
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针对在轨卫星异常检测中现存的异常定义单一、检测流程不规范不灵活的问题,提出一种基于长短期记忆(Long-Short Term Memory,LSTM)网络和多种异常定义的卫星异常检测方法。基于某在轨卫星实测电源遥测数据,首先进行卫星时序数据预处理,随后以LSTM为示例算法对数据的"正常值"进行预测,最后分别以测试数据均值的标准差、预测结果均值的标准差和非参数动态阈值作为异常定义,进行异常的联合投票检测,检测流程可容纳丰富的预测算法和异常定义,且流程模块间耦合度低。仿真结果表明,LSTM模型预测结合多异常定义的联合投票机制能有效提升异常点检测的性能。
WS-BPEL(business process execution language for Web service)是一种基于XML的、面向过程的可执行服务组装语言.由于Web服务的动态性、松耦合特性、部署与运行于开放的网络环境,如何保证WS-BPEL程序的可靠性尤显重要.尽管变异测试具...
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WS-BPEL(business process execution language for Web service)是一种基于XML的、面向过程的可执行服务组装语言.由于Web服务的动态性、松耦合特性、部署与运行于开放的网络环境,如何保证WS-BPEL程序的可靠性尤显重要.尽管变异测试具有较强的故障检测能力,但由于变异体数量大、执行时间长、计算开销大,不利于在实践中广泛应用.为了增强变异测试的实用性,针对如何降低面向WS-BPEL程序的变异测试开销问题,从二阶变异和变异算子优先级角度提出了2种面向WS-BPEL程序的变异测试优化技术,开发了相应的集成化支持工具μBPEL.使用6个WS-BPEL程序实例对提出的优化技术的有效性进行验证.实验结果表明:提出的优化技术可以有效地减少变异体数目而并不显著降低变异测试有效性,提高了变异测试的效率.
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