基于二阶Markov模型的改进相对熵测试充分性准则

为解决基于一阶Markov模型的软件测试充分性准则不精确、充分性判定过程容易产生误判的问题,在分析现有的软件测试充分性准则的基础上,提出一种基于二阶Markov模型的改进相对熵测试充分性判别准则。消除单纯Markov模型的“一阶无后效性”影响并将原始相对熵进行边界化处理和对称性设计,使测试执行过程更加充分和稳定。数值实验结果表明,在不降低可信性的前提下,该方法能有效解决测试用例生成过程过早收敛的问题、增强测试充分性判定的稳定性,对单元测试的测试用例生成策略的优化设计有一定的指导意义。

基于改进相对样本熵和BIGRU的滚动轴承退化分析

针对标准样本熵在表征轴承性能退化趋势中出现的随机波动明显和预测模型准确性低的问题,提出了以改进相对样本熵(RSE)作为性能退化指标,并利用双向门控循环神经网络(BIGRU)对轴承退化趋势预测的方法。首先,针对标准样本熵中切比雪夫距离只考虑状态向量之间的最大元素差异的问题,提出了通过组合绝对值、最大值、最小值来识别状态向量间元素差异范围;其次,再对样本熵求均值得到改进后的RSE;最后,将改进RSE作为性能退化指标输入到BIGRU中完成轴承退化趋势预测。实验结果表明,所提出的改进RSE健康指标很好地克服了轴承退化过程中的随机波动现象,具有更好的单调趋势;且与LSTM、GRU预测模型相比,BIGRU有着更高的预测准确性。

基于融合差异图的变化检测方法及其在洪灾中的应用

由于洪灾区域的地物散射特性受环境影响会发生改变,在对该区域合成孔径雷达(SAR)图像进行变化检测时会使检测结果的错误率提高,而且用单一方法得到的差异图变化检测结果精度较低。针对上述问题,该文提出一种基于融合差异图的变化检测方法,该方法通过构造基于改进相对熵与均值比的融合差异图,综合了熵值差异图的区域敏感性和均值差异图的区域保持性的优势。首先,利用皮尔逊相关系数对模糊局部信息C均值聚类(FLICM)方法的初始聚类结果进行二次分类,再将二次分类结果作为图像初始分割,最后利用迭代条件模型和马尔科夫随机场(ICM-MRF)获得图像的最终分割结果。为了验证所提方法的有效性,该文使用瑞士Bern地区在1999年4月和5月的ERS-2遥感数据以及加拿大Ottawa地区在1997年5月和8月的Radarsat遥感数据进行实验,并用该方法对中国鄱阳湖地区2020年6月和7月的Sentinel-1-A遥感数据进行了洪灾检测实验,估计了鄱阳湖附近区域洪灾前后的受灾范围和变化趋势。实验结果表明该文算法总体检测误差较低,一定程度上降低了检测结果的错误率,提高了检测结果的精度。