基于多切片最优融合集的故障测试约束构造方法

针对故障测试约束构造过程相当复杂,计算开销太大,测试用例设计质量不高,不利于广泛运用,提出一种基于多切片最优融合集的故障测试约束构造方法,采用同一切片标准的不同程序切片构造融合度矩阵来度量切片的一致融合度,通过利用切片融合度、路径条件以及软件故障触发与传播的内在机制进而构造某个故障相应的测试约束,可控制测试用例的规模,提高测试用例设计质量。实验结果表明,这种故障测试约束与传统基于谓词约束和必要性约束比较,生成的测试用例规模较小,很少生成无效测试用例,发现Bug的效率很高。

基于信息融合的室内温度监测

智能建筑实现室内温度的精确控制依赖于实时监测的温度数据的精确度,而采用多传感器对室内温度采集时可能出现较大的偏差。针对此问题,提出了DSFT的方法,该方法把D-S证据理论中的可信度应用到对传感器判断当中,通过确定每个传感器的可信度系数,把系数低的传感器剔除掉,然后采用模糊理论中的最优融合集的方法对剩余的传感器进行融合,以此得到最终的融合温度。仿真结果表明,使用DSFT方法进行融合,最终得到的室内温度之间的误差较小,数值比较稳定,能够真实地反映室内的实时温度,可以满足对室内温度采集的需要。