黑盒测试等价类划分法中等价类划分规则的优化

等价类划分法在黑盒测试中具有不可代替的作用,是边界值分析的基础。然而,当前的等价类划分法的划分规则存在不合理性,对测试用例设计过程造成了一定影响。文章分析了已有的等价类划分法的划分规则,指出了存在的问题,并对其进行了修正和优化,最终形成了新的划分规则。经验证,优化后的规则易于使用且逻辑清晰,能够帮助测试设计人员进一步提高工作效率。

基于等价类矩阵的属性约简

由于不完备信息系统不能完全适用于粗糙集等价类模型,其合理的属性约简方法的研究在当前是一个备受关注的研究热点。文章给出不完备信息系统等价关系的矩阵表示,同时给出了关于等价类矩阵以及核属性的相关定理,给出了应用等价类矩阵进行属性约简的方法和应用举例,为不完备信息系统的属性约简提供了一种新的方法。

P-集合与它的动态等价类特征

P-集合(packet sets)是把动态特性引入到有限普通集合(Cantor set)内,以改进有限普通集合而提出的。P-集合具有动态特性。P-集合是由内P-集合XF-(internal packet set XF-)与外P-集合XF(outer packet set XF)构成的集合对。利用P-集合,提出内P-等价类、外P-等价类、P等价类的概念;给出P-等价类还原定理、内P-等价类离散区间内点定理、外P-等价类离散区间外点定理、P-等价类离散区间子区间定理、P-等价类辨识准则;利用这些结果给出P-等价类在未知信息搜索-辨识中的应用。结果表明,P-集合与普通集合之间存在交叉、渗透空间,一些新结果潜藏在这个空间中。

PostgreSQL查询优化中的等价类研究与改进

研究了PostgreSQL查询引擎中等价类在查询优化过程中的应用原理,详细阐述了其如何帮助优化器产生潜在的等值连接,等式约束和记录排序信息。同时也发现PostgreSQL查询引擎并没有充分利用等价类的属性约简特性,以及等价类成员的过滤条件共享等特性,导致一些"最优"计划优化策略不能实施。因此,详细介绍了基于等价类的查询框架,并对PostgreSQL的查询框架进行了改进:将等价类的创建在整个查询分析执行过程提前,对数据关联逻辑进行化简;利用等价类的传递性,将一些非等值约束能够传递到其他的表列,最终可以实现减少资源耗用提升查询性能的目的。实验结果表明,改进后的PostgreSQL可以使得一些查询的效率有不同层次的提高。

基于等价类的Rough集模糊化子系统

从系统的角度,讨论了给定信息系统上的所有Rough集模糊化所形成的模糊集类的相关性质,并证明了它是相应论域上的模糊集系统的子系统·但它却是一类特殊的模糊集子系统,在这个子系统中一般的不满足运算传递性质·为进一步研究Rough集与模糊集这两种不确定性的理论之间的关系,并将它们有机结合起来提供了理论依据·

一种基于向量夹角的快速计算等价类算法

等价类是Rough集理论的核心概念之一,如何高效地计算等价类是提高各相关算法性能的关键.引入高维空间向量夹角的概念,根据数据在机器中的存储特点,以字节内容的最大值加1作为基数对数据进行基数排序,在此基础上设计以计算向量夹角来求信息系统等价类的算法.该算法把原来计算等价类的逻辑比较转换为数值计算,非常显著地提高了等价类的计算效率,尤其对大规模高维数据.该算法的时间复杂度为O(|C‖U|log|U|),理论分析与实验结果表明了该算法的正确性和高效性.

基于划分的等价类测试

等价类的两个基本因素是健壮性和单/多缺陷假设。依据这两个特性,等价类分为弱一般等价类、强一般等价类、弱健壮等价类和强健壮等价类4种形式。等价类测试的数学基础是等价关系和划分,划分的原则是每个元素仅属于某一类,不同的类之间没有公共元素。常用的输入域等价类划分是将程序的输入域划分为若干子集合,并从每个子集中选择代表性数据设计测试用例,划分保证了等价类测试的完备性和无冗余性。分析了等价类划分设计原则,设计了划分测试实例。

等价类测试与划分研究

在研究等价类测试时,可以根据可靠性理论的健壮性和单/多缺陷假设,将等价类划分为弱一般等价类、强一般等价类、弱健壮等价类和强健壮等价类四种,其中弱健壮等价类就是传统软件工程所讨论的等价类测试方法。等价类测试的数学基础是等价关系和划分,划分保证了等价类测试的完备性和无冗余性。在分析等价关系时,只要计算出集合上的划分即可。文中给出了划分的实例,表明了从划分研究等价关系的合理性。提出了等价类设计的原则和等价类测试用例的设计方法。

基于EFSM模型的等价类测试

等价类测试是有效减少测试用例而又较小地影响测试效果的一种高效的测试方法,但是对于测试者来说,寻找一种等价类测试的划分方法十分重要,本文提出了一种基于EFSM(Extended Finite State Machine)模型的等价类测试划分的方法,通过对EFSM模型数据依赖和控制依赖分析,给出了等价类测试划分的具体方法和算法,并给出了等价类划分方法的完备性和无冗余性证明。

基于等价类和最大完全图集聚类的关联规则发现算法

关联规则的发现是数据挖掘中的一个重要问题 ,本文提供了一个基于等价类和最大完全图集聚类的关联规则的发现算法 .

基于SFTA和等价类的软件测试用例设计方法研究与应用

为了解决软件测试时高可靠性安全性要求,测试用例设计的充分性和有效性不足的问题,软件故障树分析结合等价类原则解决了测试用例设计的充分性和有效性问题。通过对软件的故障模式进行分析,在建立软件故障树的基础上获得了软件故障树的最小割集。以最小割集为模型,结合等价类划分方法实现了测试用例设计,并根据该方法开发了测试用例自动生成工具。通过测试项目实际应用表明,采用该方法进行测试用例设计可以满足测试的充分性和有效性要求。

基于模糊等价类的频繁项集精简表示方法

频繁项集挖掘是数据挖掘应用中的关键问题,而巨大的频繁项集数目成为了现实应用中的阻碍。为了降低频繁项集数量,使其更加利于应用,提出了一种基于格结构的频繁项集精简模型,并证明了该方法产生支持度误差的范围;此外,在模型的基础上提出了一种模糊等价类精简表示算法FEC。实验结果表明,该方法能够保证在频繁项集数量大幅降低的同时,不会引入过大的支持度错误,与Index-Meta算法相比,产生的支持度错误较小。因此,基于模糊等价类的频繁项集精简表示模型及FEC算法有较高的应用价值。

随机不等式的若干确定型等价类之比较

本文研究了处理随机不等式的若干确定型转化形式.在讨论已有方法(如均值法和机会约束法)的基础上,我们提出了一种反映决策者满意度的随机变量的序数关系,并据此得到一种新的随机不等式转化为确定型不等式的满意度方法.同以往方法比较,满意度方法对处理随机不等式同时具备简洁性和科学性.将该方法应用于求解随机约束优化问题说明了它的优势.

货物尺寸相同的2维装箱问题的等价类(英文)

在生产与储运领域,把小长方体货物（盒子）装入大长方体箱子是一项重要的工作.本文涉及的问题是:把相同尺寸（a×b×c）的盒子装到一个箱子X×Y×Z中,使所装入箱子的盒子数量为最大.由于某些条件的限止,有时要求货物只能按一个重力方向进行装箱,从而使装箱问题变为把尺寸相同的2维盒子（a×b）填装到一个2维箱子X×Y中.本文讨论当盒子尺寸（a×b包括 b×a）给定,箱子尺寸充分大时,在本文所给的等价意义下,共有多少种互不等价的箱子X×Y.

一种基于粗糙等价类的商业数据预处理方法

从信息论的角度分析目前属性约简算法的研究成果,并指出它们关于冗余处理显得不够完善;然后利用条件属性间相对独立性特点,划分出等价类,并以此为基础提出一种基于粗糙等价类的属性约简算法.最后对顾客评价表中部分数据进行了实例分析,以此表明该算法能够在保留原始有用数据的基础上有效减少冗余,减小误差,得到良好的效果.

基于等价类划分的并行频繁闭项集挖掘算法

针对海量数据的关联规则挖掘问题,提出了一种有效的基于等价类划分的并行频繁闭项集挖掘算法.该算法在MapReduce框架下,通过等价类的产生与划分、数据集的分配、异步频繁闭项集挖掘和汇总等步骤,不但较好地解决了多节点间的负载均衡问题,而且易于获得可靠的频繁闭项集.实验表明,该算法能有效克服传统算法挖掘效率低、冗余规则较多的缺点,整体上具有较高的性能.

贝叶斯网等价类学习算法

贝叶斯网用一种紧凑的形式表示联合概率分布,具有完备的语义和坚实的理论基础,目前已成为人工智能领域处理不确定性问题的最佳方法之一。贝叶斯网学习是其关键问题,传统学习方法存在如下不足:(1)随节点数增多非法结构以指数级增加,影响学习效率;(2)在等价结构之间进行打分搜索,影响收敛速度;(3)假设每个结构具有相同的先验概率,造成等价类中包含结构越多则先验概率越高。本文提出一种学习马尔科夫等价类算法,该算法基于骨架空间进行状态转换,利用从骨架空间到等价类空间的映射关系实现学习贝叶斯网等价类。实验数据证明,该方法可有效缩小搜索空间规模,相对于在有向图空间搜索的算法加快了算法的收敛速度,提高了执行效率。

有限循环群的Fuzzy子群的等价类数

有限循环群 G的 F子群可以有无数个 ,但是 ,若当两个 F子群的水平集构成的集合相等就称其等价的话 ,那么其等价类数是有限的。通过研究群的合成群列、商群列以及数的因数列和极大因数列找出了有限循环群的极大 F子群和 F子群的等价类数的求解公式 。

极大平面图的结构与着色理论(4)σ-运算与Kempe等价类

设G是一个k-色图,若G的所有k-着色是Kempe等价的,则称G为Kempe图。表征色数33的Kempe图特征是一尚待解决难题。该文对极大平面图的Kempe等价性进行了研究,其主要贡献是:(1)发现导致两个4-着色是Kempe等价的关键子图为2-色耳,故对2-色耳的特征进行了深入研究;(2)引入σ-特征图,清晰地刻画了一个图中所有4-着色之间的关联关系,并深入研究了σ-特征图的性质;(3)揭示了4-色非Kempe极大平面图的Kempe等价类可分为树型,圈型和循环圈型,并指出这3种类型可同时存在于一个极大平面图的4-着色集中;(4)研究了Kempe极大平面图特征,给出了该类图的多米诺递推构造法,以及两个Kempe极大平面图猜想。

高校大学生分类管理中基于等价类的属性约简算法应用

本文针对高校大学生群体的特殊性,提出利用形式概念分析进行学生分类管理,为学生工作者提供有价值的参考依据。将属性特征与等价类的方法应用于属性约简,提出了属性约简的判定定理并予以证明;其次提出属性约简及输出算法,首次将属性约简算法应用于高校大学生分类管理,具体做法是:根据属性建立二叉树,调用前序、中序及后序遍历,得到相应序列,首先删掉一个属性,再将每个概念的内涵与剩余属性求交集,若求交集的结果均为单元素集,则该属性可约,否则跳过该属性,重复以上步骤,可以得到约简集;随后讨论了算法的时间复杂度,本文首次将约简集输出算法的时间复杂度降为多项式级。通过实例分析,对比了其它属性约简算法的运行效率和分类能力,证明本文提出的算法具有可行性和正确性。最后进行了总结并讨论了开放性问题。