基于DCGAN的飞机部件腐蚀图像数据增广

由于飞机部件腐蚀是一个漫长的过程,现有采集的图片数据少,无法满足深度学习的图像缺陷检测研究,需要对腐蚀图像数据进行增广。通过采用TensorFlow设计实现DCGAN的判别器模型和生成器模型,在部分腐蚀图像数据集下验证了DCGAN模型的图像数据增广能力。实验结果表明DCGAN在图像数据增广方面,通过合理的训练可以达到以假乱真的效果。

基于飞参数据的飞机故障诊断专家系统研究

传统人工诊断的方式对飞参数据进行分析,工作量大,效率低。结合专家系统思想,通过对专家知识库和推理机的设计,将所收集的专家资料和数据以产生式表示法的形式存储于计算机中,实现了对飞参数据的快速高效故障诊断,大大提高了飞机排故和放飞的效率,保证了飞行安全。以国产某型飞机为例,验证了该专家系统的优势和性能。

基于Selenium的自动化测试框架设计

针对大量软件测试人员实施自动化测试困难的问题,采用一系列工具和方法,设计了一种基于Selenium的自动化测试框架,以方便读者采用该框架,快速开展具体项目的自动化测试。首先介绍了Selenium自动化测试工具,包括工具的特点、发展历程、组件等;然后,设计了一种Web软件自动化测试框架,框架包含了对页面对象、测试用例、测试数据、测试结果、项目文档的管理;最后,以某系统的登录模块为例,采用python语言、Selenium工具、pytest插件等介绍了该框架的实现方法。结果表明,该框架结构清晰、易于实现,具有较强的通用性。

二元GMW序列Niho采样下的互相关性分析

GMW序列是一种线性复杂度很高的非线性序列,在直接序列扩频系统中有着很好的应用前景。通过证明级联二元GMW序列与其采样序列的互相关性在特定条下和构造级联GMW序列的幂无关,将二元GMW序列与其采样序列的互相关性与m序列联系起来。通过现有二元m序列在Niho采样下的互相关性研究结论,分析证明了级联二元GMW序列在Niho采样下的互相关性具有四值、五值、六值特性。