基于Biogeography的SoC测试Wrapper扫描链设计算法

基于IP(intellectual property)核的系统级芯片的测试已成为SoC(system on chip)发展中的瓶颈,提出了一种采用BBO(biogeography based optimization)算法的Wrapper扫描链设计方法,使得Wrapper扫描链均衡化,从而达到IP核测试时间最小化的目的。本算法基于群体智能,通过实施迁徙操作和变异操作,实现Wrapper扫描链均衡化设计。本文以ITC'02 Test bench-marks中的典型IP核为实验对象,实验结果表明本算法相比BFD(best fit decrease)等算法,能够进一步缩短Wrapper扫描链,从而缩短IP核测试时间。

基于平均值余量的Wrapper扫描链平衡算法

测试问题已成为SoC发展过程中的瓶颈,提出一种新的Wrapper扫描链平衡算法以期缩短IP核测试时间。算法首先计算Wrapper扫描链长度平均值,再结合特定的余量值,计算得到一个取值区间,记该区间为平均值余量;然后将IP核的内部扫描链按其长度降序排列,每次均将最长的内部扫描链添加到某条Wrapper扫描链上,直到该Wrapper扫描链长度在平均值余量所指定的区间内为止。以ITC'02 SoC Test Benchmarks内的所有测试集为对象完成的实验证明本算法能极其有效的通过扫描链平衡设计缩短IP核测试时间。

基于XML/CORBA的XML Wrapper系统研究

XML技术是基于Web的电子商务应用研究的热点，CORBA技术能解决跨平台等兼容问题，实现分布式软件集成。文章探讨了XML应用于Web所面临的问题及基于CORBA 的解决方案，构建了一个基于XML/ CORBA新型Web框架的应用系统——XML Wrapper系统。论述了系统设计目标、系统结构、关键技术及实现，最后给出了XML Wrapper系统的特色。

Wrapper扫描链均衡与系统芯片测试调度的联合优化算法

提出用于均衡Wrapper扫描链的交换优化算法以及用于测试调度的局部最优算法,这两种算法依据测试总线空闲率(IBPTB)指标,可从IP层和系统顶层对系统芯片(SOC)测试时间实现联合优化,进而使SOC的测试时间大大降低.为了验证两种算法及其联合优化性能的有效性和可靠性,对基于ITC’02国际SOC基准电路进行了相关的验证试验.针对p93791基准电路中core6 IP核,交换优化算法能得到比经典BFD(best fit decreasing)算法更均衡的Wrapper扫描链,在最佳情况下最长Wrapper扫描链长度减少2.6%;针对d695基准电路,局部最优算法根据IP核的IBPTB指标,可使相应SOC的测试时间在最优时比经典整数线性规划(ILP)算法减少12.7%.

基于Wrapper技术的Web数据处理系统研究

提出了一种基于Wrapper技术的Web数据处理系统,通过该系统中数据提取、数据集成和数据交换三个子模型的协同工作,能有效处理Web中因各系统的相互独立性设置的整体管理性障碍问题。同时,该系统还以XML为中间格式的实现模式,完成了Web中异构数据模型间的转换和相互之间的互访操作,构造了良好的数据处理环境。

基于Mediator/Wrapper信息集成的查询优化研究

在对Mediator/Wrapper集成系统及其查询特点进行详细分析的基础上,针对涉及多个数据源的连接查询是使用频率较高且是查询代价最高的一种查询方式这一事实,确定了以全局连接查询为主要优化对象,并提出了用半连接方法来优化连接查询。在对半连接执行方案进行优化时,提出了半连接加权有向图的概念,并给出了针对半连接加权有向图的半连接执行方案的快速有效的优化算法。

基于filter+wrapper模式的特征选择算法

特征选择是数据挖掘、机器学习和模式识别中始终面临的一个重要问题。针对类和特征分布不均时,传统信息增益在特征选择中存在的选择偏好问题,提出了一种基于信息增益率与随机森林的特征选择算法。该算法结合filter和wrapper模式的优点,首先从信息相关性和分类能力两个方面对特征进行综合度量,然后采用序列前向选择(sequential forward selection,SFS)策略对特征进行选择,并以分类精度作为评价指标对特征子集进行度量,从而获取最优特征子集。实验结果表明,该算法不仅能够达到特征空间降维的效果,而且能够有效提高分类算法的分类性能和查全率。

8位嵌入式CPU的AMBA^(TM) wrapper设计

论文提出了一种针对8位嵌入式CPU的AMBATMwrapper设计方法。加上wrapper后的CPU仍采用原指令系统,可以直接替换基于AMBATM总线SoC平台上的32位CPU,而无需对其它硬件作相应的改动,从而大大缩短了设计时间,提高了IP复用的效率。在性能上,相当于同类8位嵌入式CPU的处理速度,但面积和成本远小于32位的微处理器,因而具有较好的应用前景。

股票趋势预测中Wrapper方法的研究与应用

近年来股票市场预测研究一直较受欢迎。大量研究者尝试基于多种数学模型的技术指数及机器学习技术预测股票价格或指数。尽管现有方法展示了较满意的预测成就,但是股票市场是升还是降的预测准确性很少被分析。用Wrap-per方法从由23个技术指标构成的原始特征集中选择最优特征子集,然后用混合不同分类算法的投票法来预测两股票市场的趋势。实验结果表明Wrapper方法比常用的Filter式特征选择算法如χ2-统计,信息增益,Relief F,对称不确定性,和CFS能有更好的性能。此外,提出的投票法超越单一的分类器如SVM,K最邻近,BP神经网络,决策树和Logistic回归。

基于Mediator/Wrapper的VMI系统的研究

供应商管理库存(VMI)是一种新的供应链库存管理方法,通过应用VMI,可以提高企业的运作水平,降低供应商和生产商、零售商的成本。然而,在电子商务环境下,供应商与生产商或零售商是多对多的关系,VMI系统的数据间的通信变得十分庞大复杂,信息的管理也变得很困难。为此,本文提出使用Java和XML开发基于Mediator/Wrapper的VMI系统,通过Mediator构建一个以客户应用层、中介器层和数据源层三层VMI系统,使用XML作为中介器层的数据的标准以及客户应用层和中介器层的接口,并提供统一的描述数据的结构的框架,以便在Web上部署,同时Wrapper可以解决多个供应商和零售商之间的信息异构问题。

软件缺陷预测中基于Wrapper的特征选择方法

特征选择是提高软件缺陷预测精度的关键步骤之一。传统的软件缺陷预测过程主要基于Filter方式进行特征选择,基于Wrapper特征选择方法的研究还处于起步阶段。为了进一步研究Wrapper式特征选择方法在软件缺陷预测中的应用情况,将特征选择和缺陷预测过程相融合,结合不同的评价指标,设计了8种基于Wrapper式特征选择的缺陷预测方法。在这些方法中,首先选择4种常用的缺陷预测算法分别作为内部与外部分类器,然后在AUC和F-measure指标下选择特征子集,在AUC指标下评估预测结果。仿真结果表明,内部分类器和外部分类器均选择为RF时,软件缺陷预测精度最佳,NB次之,但是RF耗费时间较多,综合考虑精度与效率,推荐内外分类器均采用NB算法。

网页数据抽取中Wrapper的维护

当网页结构发生动态变化时,所构建的网页数据抽取器Wrapper往往会失灵.为了解决这一问题,提出了Wrapper维护模型结构.实验证明,当网页数据结构发生变化时,该模型结构能更有效地支持网页数据的抽取.

基于Wrapper的信用风险预测模型研究与应用

研究了一个有效适用的企业信用风险预警模型。针对单一BP神经网络预测模型由于财务指标选择不当导致误判率较高的问题,提出了首先进行特征选择,利用遗传算法搜索出最优特征子集,并采用BP神经网络作为遗传算法的评估函数,构建了一个基于Wrapper方法的神经网络信用风险预测模型。以沪深股市1998—2004年间的制造企业数据为例对模型进行实验,结果表明,新模型提高了预测准确率,评估结果更具科学性,实际应用具有良好的信用风险预测能力。

基于IEEE 1500的NoC资源节点Wrapper设计

为确保不同资源节点在No C系统中可靠地工作,亟需构建有高效、统一的资源节点测试方案。通过分析资源节点的测试特征和方法,选择IEEE 1500 Wrapper的可测性设计方案,在目前设计方法不足的基础上,提出针对不同端口工作时序复杂程度不同的特征设计不同的WBR单元以提高测试效率。实验以LIFO资源节点为例验证了Wrapper测试的有效性,结果表明改进设计方法可减少的WRCK时钟数等于LIFO资源节点矢量数的10倍,因此应用改进的设计方法可有效缩减测试时间。

一种全自动生成网页信息抽取Wrapper的方法

Web网页信息抽取是近年来广泛关注的话题。如何最快最准地从大量Web网页中获取主要数据成为该领域的一个研究重点。文章中提出了一种全自动化生成网页信息抽取Wrapper的方法。该方法充分利用网页设计模版的结构化、层次化特点,运用网页链接分类算法和网页结构分离算法,抽取出网页中各个信息单元,并输出相应Wrapper。利用Wrapper能够对同类网页自动地进行信息抽取。实验结果表明,该方法同时实现了对网页中严格的结构化信息和松散的结构化信息的自动化抽取,抽取结果达到非常高的准确率。

ALTECC_DECODERIP核的IEEE 1500 Wrapper设计

IP核的广泛应用提高了电路集成的效率。由于众多功能各异的IP核集成在电路中,完善的测试机制是确保其正常工作的前提。因此,如何对IP核进行测试成为复用IP核技术必须解决的问题。IEEE Std 1500提供了IP核的测试实现机制,文中基于IEEE 1500研究如何实现IP核的Wrapper设计,实验以Hamming码译码IP核ALTECC_DECODER为测试对象,验证了IEEE 1500 Wrapper可有效地对IP核进行测试。

一个基于Tesseract OCR Engine的Wrapper的设计与实现

Tesseract OCR Engine是现如今准确率最高的开源字符图像识别引擎之一。本文侧重于利用C++/CLI的语言特性,设计并实现一个可供.Net平台应用程序使用的Tesseract Wrapper。

基于混合本体和Mediator/Wrapper的语义数据集成模型

分析数据集成中的语义异构问题和已有数据集成方法,提出一种基于混合本体和Mediator/Wrapper的语义数据集成模型,将数据元素作为领域数据概念标准引入到全局本体的构建中,并给出全局本体自动构建算法.设计并实现模型原型系统,系统运行结果证明,该模型能够有效地解决数据集成的语义异构问题,并可为各个领域的语义数据集成提供参考.

SoC的存储器Wrapper设计及故障测试

在系统芯片SoC测试中,存储器的可靠性测试是一项非常重要内容.IEEE Std 1500是专门针对嵌入式芯核测试所制定的国际标准,规范了IP核提供者和使用者之间的标准接口.基于此标准完成针对SoC存储器的Wrapper测试壳结构和控制器的设计.以32×8的SRAM为测试对象进行测试验证.结果表明,系统能够准确的诊断出存储器存在故障.

融合SMOTE与Filter-Wrapper的朴素贝叶斯决策树算法及其应用

如何对以"工业4.0"为背景的物联网智慧医疗系统所产生的医疗数据进行高效且准确的挖掘仍然是一个十分严峻的问题。而医疗数据往往是高维的、不平衡的和有噪声的,因此提出一种新的数据处理方法——将SMOTE方法与Filter-Wrapper特征选择算法融合,并将其应用于支持临床医疗决策。特别地,所提方法不仅克服了朴素贝叶斯在属性实际应用中因属性独立假设而造成的预测不佳的情况,而且避免了C4.5决策树在构建模型时的过拟合问题。将所提算法应用于ECG临床医疗决策中,取得了很好的效果。