基于TMFG生成拓扑图的软件缺陷预测图特征选择方法

软件缺陷预测是降低软件测试成本的重要手段,而特征选择则是其中关键的一环.然而,传统的特征选择算法局限于考虑特征之间的双边关系和两两特征的关联,而无法有效处理更为复杂的多边关系和多向交互等问题.为此,提出了一种基于TMFG的软件缺陷预测图特征选择方法.该方法首先将拓扑图引入特征选择算法中,利用对称不确定性作为特征关联度,将特征表示为拓扑图的节点,构建特征全连接图.然后,通过TMFG去连边算法去除全连接图中的部分连边,并进行图聚类操作.接着,对每个聚类中的特征进行排序,并从每个类中选取特定数目的特征进行综合,得到最终的特征子集.最后,通过在Promise数据仓库中的数据集上进行对比实验,结果表明,所提出的方法在进一步优化特征选择选出的特征子集的质量方面取得了良好的效果,尤其在数据量较大的数据集中表现出更大的优势.

字料库同源关系拓扑图在同源字研究中的价值

汉字字料库同源关系拓扑图是通过拓扑图的方式展示同源字内部的系统性和层级性,是汉字字料库同源关系标注的实用工具。借助同源关系拓扑图,不仅可以清晰展现同源字系统的层级性,将示源声符系统的互通性以可视化的方式呈现,还可以验证和补充前人的同源字研究成果。本文通过绘制从“昜”得声字和{高}族之“高”义同源关系拓扑图,展示了同源关系拓扑图界面的操作流程和展示形式,说明了其在同源关系判定中具备重要的应用价值。

基于A*算法的汽车总线拓扑图自动绘制设计

为了适应现代汽车通信系统日益复杂化的需求,消除汽车总线拓扑图因人工绘制带来的出错隐患,提升研发效率,文章提出了一种基于A*算法的汽车总线拓扑图的自动绘制设计方案。首先,文章提炼出实际工程项目中拓扑图绘制所需要素,随后梳理拓扑图自动绘制流程,最后使用A*算法优化节点与网段间连线过程。基于某车实际通信系统,同传统人工绘制比较,验证了本设计可在保证清晰、美观、准确的同时,显著提高汽车总线拓扑图的绘制效率。

变电站一次拓扑图自动生成方法的研究与实现

绝大多数变电站综合自动化监控系统采用工程人员手绘的方式创建变电站一次拓扑图,效率较低且易出错,为此,研究并实现一种基于全站系统配置文件(SCD)生成变电站一次拓扑图的方法。首先,根据电力系统里常见的间隔类型和接线方式创建典型间隔库。然后,通过SCD文件格式和一次设备拓扑识别规则解析SCD文件,将其识别成典型间隔库中的诸个典型间隔及其各自之间的连接关系。最后,根据解析结果绘制变电站一次拓扑矢量图。变电站自动化监控系统通过上述方法实现了一次拓扑图的自动生成,有效提升了一次拓扑图绘制的效率和准确性。

低压配网拓扑图自动成图关键技术的研究与设计

基于保障低压配网数据及时准确更新的目的,设计了低压配网拓扑图自动成图关键技术。采用了映射配电自动化数据库获取配网内存拓扑图方法,通过设置内存拓扑图为自动成图初始部分,依据拓扑图内设备属性特征引入决策树ID3算法建立决策树,根据所建立决策树完成初始自动布局,通过分配支线调整方法调节设备支线绘制方向以及设备节点位置,完成低压配网拓扑图自动生成。实验验证结果表明,该方法自动生成低压配网拓扑图时间复杂度低,完成率较高,为低压台区精益化管理提供了数据参考。

用近红外光拓扑图技术短期预测脑梗塞

本研究用近红外光大脑拓扑图技术 ( near- infrared cerebral topography,NIRStopography) ,对大鼠大脑中动脉线栓梗塞模型的皮层缺血部位进行定位成象 .我们利用氧合血红蛋白和去氧血红蛋白对近红外光的吸收峰值波长分别为 850 nm和 760 nm的原理 ,制作了 NIRS拓扑仪 .分别用 NIRS拓扑仪、磁共振成象和解剖样本染色对 1 0只 SD雄性大鼠大脑皮层缺血部位进行成象 .结果表明 ,NIRS拓扑图所显示的皮层缺血面积与磁共振图象及解剖样本所显示的皮层缺血面积的相关系数分别为 0 .82 ( p<0 .0 5)和 0 .89( p<0 .0 1 ) .

用近红外光拓扑图技术实时跟踪脑血流变化

用近红外光大脑拓扑图技术(near-infraredcerebraltopography,NIRStopog raphy) ,对大鼠大脑中动脉线栓梗塞模型的皮层缺血部位进行定位成像。利用氧合血红蛋白和去氧血红蛋白对近红外光的吸收峰值波长分别为850nm和760nm的原理 ,制作了NIRS拓扑仪。分别用NIRS拓扑仪、磁共振成像和解剖样本染色对10只SD雄性大鼠大脑皮层缺血部位进行成像。结果表明 ,NIRS拓扑图所显示的皮层缺血面积与磁共振图象及解剖样本所显示的皮层缺血面积的相关系数分别为0.82(p<0.05)和0.89(p<0.01)。

基于拓扑图动力学模型的电网图自动布局研究

电网图自动布局对改进电力系统分析方法和提高工作效率具有重要意义。文中提出了以5种作用力为基础的拓扑图动力学模型,构建了运动方程与稳态方程;并提出一种拓扑图进化策略,能够克服单纯动力学模型局部寻优的缺陷,增强了拓扑图自动布局和优化的能力。所提模型及优化策略不仅考虑到不依赖于任何位置信息进行电网图自动全新布局,还支持对已有的电网图进行自动适应并补充布局,因此能够适应各种规模和电压等级的电网,自动布局效果良好且速度快。将该模型应用于PSD-Clique软件,取得了理想效果。

植物叶片中轴图式与力学自适应性的关系(Ⅱ)——不同向量角的叶脉结构和叶片拓扑图

为了探讨植物叶片的叶脉结构是否与其维持内部的总应变能最小有关,建立了6种具有不同侧脉向量角的叶脉网络模型,并对其进行了数值模拟.分析表明,与其它模型相比,按原始叶片建立的模型具有良好的机械性能,且始终能维持较小的内部应变能.此外,由单载荷场与多载荷场下的植物叶片拓扑图可知:应力是叶脉生长的诱导因素之一;除了实现自身的生理功能之外,为适应复杂环境应力的变化,叶脉网络已经演化成了一种稳定的具有自适应性的中轴图式结构.

运动链拓扑图的特征数组表示及同构判断

运动链拓扑图同构判断是一个世界性的难题,为解决它提出新的方法。基于运动链拓扑图的特点,用特征数组来描述运动链的拓扑图。将运动链拓扑图支链上的二元杆数按照多元杆进行分组排列,组内的各支链顺序可变,组外的各多元杆的顺序可变,从而形成特征数组。用特征数组来描述拓扑图的特征,这一描述方式直观简洁且不受拓扑图画法形式和标号方式变化的影响。借用字符串的概念定义特征数组的同构,用Visual Basic编程,给出程序实现原理。建立判断矩阵来判断同构的特征数组,只有当判断矩阵的每行和、每列和同时为非零值时,两拓扑图是同构的。最后通过实例证明该方法准确、简单、高效且易于在计算机上实现。同构判断问题的解决为机构型综合奠定了基础。

基于杆组特征值判别和创新机构的拓扑图方法

分析了机构型综合的方法,用数值计算方法推导出杆组中运动副数、多元连杆数、环路数、外运动副数之间的关系和计算公式,并分析列出了2,4,6,8构件杆组的特征值。基于杆组的特征值,提出了一种新的机构拓扑图绘制方法,应用该方法对机构进行变换,可方便地获得大量具有相同特征值的杆组异构体,为基于杆组的平面机构型综合提供了一种新的方法。使用杆组特征值,可快速对机构进行识别和创新,通过一个实例验证该方法的有效性和正确性。

拓扑图格独立分量分析和谱聚类支持的纹理探测

提出的纹理探测方法首先采用拓扑图格独立分量分析(TICA)分别对每个观测纹理进行学习,获得分离基分离基的作用相当于滤波器,并通过最大响应准则得到选择从不同纹理选择的滤波器构成一个滤波器集;为了计算探测点的纹理特征,测试图像被分解为滤波器通道最后,探测点被视为谱图的顶点,根据谱聚类(SC)对谱图的切分结果,递归地分离出探测点实验结果表明。

基于小波三次样条插值的柔顺机构拓扑图提取

针对拓扑优化结果中普遍存在的棋盘格现象,采用小波变换与三次样条插值相结合的方法,对柔顺机构的拓扑图提取进行了研究.首先将拓扑优化解非线性变换到中间变量,以保证算法处理结果满足拓扑变量的约束条件;然后通过小波变换,将中间变量分解为近似系数和细节系数,并利用三次样条插值对近似系数进行处理;接着,将处理后的近似系数进行小波重构,再对重构结果进行非线性逆变换,得到相应的拓扑图;最后,基于拓扑优化的体积约束,评价算法处理结果及确定小波分解尺度.实验结果表明,该算法能有效消除拓扑优化结果中的棋盘格,提取出所希望的柔顺机构拓扑图.

基于一种新拓扑图方法的n杆阿苏尔杆组的构型综合与分析

简要论述了目前杆组法在型综合和机构分析方面的现状,计算分析了杆组的特征值,提出了一种新的机构拓扑图表达方法和绘制规则,基于该规则可快速、准确地对全转副6杆、8杆组进行型综合,并给出了全部构型拓扑图。在此基础上给出了基于杆组结构特征的构型数组表示方法,通过一个实例利用上述方法对机构变换进行了分析。

动态拓扑图的卫星网络可视化方法

针对高度动态变化的卫星网络,提出一种基于动态拓扑图的可视化方法。动态拓扑图可视化的难点在于如何保持动态可视化过程中的稳定性,从而使用户容易地感知到网络中所发生的拓扑变化。根据卫星网络的动态变化特点,构建连续的动态拓扑图模型;设计一种保持布局稳定性的策略,并基于力引导思想提出一种动态拓扑图布局算法;以Iridium系统为典型实例,验证本文的可视化方法的合理性和可行性。实验表明,该方法能够以清晰的可视化图像支持用户对卫星网络动态拓扑的感知和理解。

基于偏序拓扑图的帕金森病语音障碍分析方法

从形式概念分析角度,提出将偏序拓扑图用于帕金森病语音障碍分析与诊断。首先,在属性拓扑的基础上,结合偏序结构表示,构造偏序拓扑图的形式背景表示方法,并利用偏序拓扑图进行概念本体计算,获得原始形式背景的层次化概念树结构。进而结合决策属性,对概念树进行着色与约简,获得约简概念树。根据约简概念树的偏序关系,可获得分析对象的概念分类结构。将该方法应用于帕金森病语音特征数据集进行概念提取,实验表明不但可以在概念层面分析帕金森病与语音特征的关系,同时可以作为诊断依据进行数据诊断。将该方法应用于多个帕金森病数据集(样本数分别为197、5 875、1 040、220)进行分类精度对比测试,表明基于偏序拓扑图的帕金森病语音障碍分析在不同的帕金森病语音数据集下的平均诊断精度达到76.64%,高于LDA(67.36%)、QDA(70.83%)、kNN(71.83%)、parzen窗(70.24%)、SVM(74.61%)等经典分类器的诊断精度,高出经典分类器SVM 2.72%,表明该方法能有效应用于帕金森病语音障碍分析。

含复合铰机构运动链的拓扑图表示与同构判别

提出一种适用于含任意复合铰个数的机构运动链拓扑图表示新方法,该方法在对含复合铰运动链转化为拓扑图时,在拓扑图顶点上标以顶点号和顶点对应的构件运动副数,与复合铰相连接的所有构件被看作是相互邻接的构件,该拓扑图完整表示了含复合铰机构运动链的信息,且不增加拓扑图顶点数规模。在拓扑图表示基础上,将邻接矩阵动态修改法应用到含复合铰运动链的同构判别,判别实例表明邻接矩阵动态修改法能有效对含复合铰机构运动链进行同构判别。

AS关系标注的因特网拓扑图的dK序列分析技术

拓扑特征分析和拓扑图生成是因特网拓扑研究的一个重要研究方向.dK特征序列被证明是一种有效的系统化拓扑特征分析方法,2K图已经能够在各种重要的拓扑度量方面与实际因特网拓扑图保持一致.在使用dK特征序列分析因特网拓扑时是用无向图来对因特网拓扑进行抽象的,然而对于自治系统(AS)级拓扑,由于AS之间存在复杂的商业关系,使用AS关系标注的拓扑图才能更精确地描述AS级拓扑特征.对dK特征序列进行了改进,提出了能够分析AS关系标注的拓扑图的dK′特征序列,并给出了生成满足指定2K′特征的拓扑图的算法.分析实验结果发现,2K′特征已经能够描述AS关系标注的拓扑图的各种重要特征.

基于离散事件拓扑图模型的单线列车运行调整迭代修复算法

列车运行调整的优化是一个非常复杂的问题,需考虑的因素很多,很难给出一个完美的优化模型。根据单线列车运行调整的特点,建立了单线列车运行图的离散事件拓扑图模型,并在此基础上提出了单线列车运行调整的迭代修复算法。在综合考虑列车运行调整各种常用的性能指标的基础上,提出了"调整运行图综合满意度"作为运行调整的目标,给出了基于离散事件模型的迭代修复算法的原理与步骤,并实例进行仿真。仿真结果表明,该算法模型在实际运行过程中的具有较好的优化性和有效性。

基于网络拓扑图预处理的QoS路由选择算法

目的研究适用于求解QoS路由选择问题的遗传算法,解决具有多个参数约束的QoS路由选择问题.方法采用网络拓扑图优化算法降低网络复杂度,使用基于一种二进制编码的遗传算法对QoS路由问题进行优化求解,并与其他已有方法进行比较,得出算法优越性.结果通过仿真模拟,笔者提出的优化求解算法在较短时间内找到了问题的最优解.此算法比已有算法的平均搜索效率提高34%.结论笔者提出的方法用来求解QoS路由选择问题是可行的、有效的,且可以应用于网络拓扑结构比较复杂的网络.