带权值目标点的可见覆盖求解算法

针对传统的艺术画廊模型及其模型的变形在实际应用中无法处理诸如可用守卫数受限、只需监控离散目标点等情形,提出一种基于带权值目标点的可见覆盖的变形模型及其求解算法.首先利用角扫描技术得到每个目标点的可见多边形,然后通过对这些可见多边形进行几何求交、几何求差操作来得到若干等价目标可见区域,再依据每个区域对应的可见目标点集将所提出的变形模型转化为经典的集合最大权值覆盖问题,最后利用整数线性规划方法对其求解,得到最终需要的守卫数及放置位置.大量的实验结果表明,该算法是正确和有效的.

考虑缺陷关联模型的软件优化测试策略

软件测试中,缺陷关联是一种比较普遍的现象。已有研究表明,充分利用缺陷之间的关联信息有助于提高软件测试效率,同时,从缺陷自身角度分析,为了综合权衡多个影响测试决策的因素(如缺陷等级、缺陷可检测率和缺陷关联关系)。提出一种基于缺陷关联的受控马尔科夫链测试模型,将测试过程转换成基于多目标权值的路径优化问题,综合权衡缺陷可检测率、关联系数和测试回扣;并运用Prim算法构造最小生成树以构造基于多目标权值的软件优化测试策略。在资源约束下,该方法利用缺陷关联引导测试决策的选取,优先检测关联紧密、可检测率大、回扣多的关联缺陷。通过仿真实验,证明了该方法的有效性。

一个模糊评估模型及其应用(英文)

本文在文［１］，文［２］的基础上，提出了一个适用于质量评估的有序二元对比模糊评估模型．它比现有的方法更切合实际．同时本文论述了在具体操作中所应注意的问题．

回溯搜索算法改进RBF算法的锂离子电池SOC估算研究

随着电动汽车的发展和应用,动力电池SOC估算的意义越来越重要,为了提高SOC估算的精度,文章在标准RBF网络模型的基础上提出了利用回溯搜索算法改进RBF神经网络模型。通过对锂电池模型中的目标函数进行优化求解,利用寻找最佳的目标权值和阈值提高RBF网络模型的SOC估算精度。搭建了实验仿真平台,对改进前后的算法SOC估算进行了仿真对比分析,实验结果证明了改进后RBF网络比标准RBF网络算法SOC估算精度更高,并把估算误差降低到2%以内,对锂离子电池有较好的估算精度,具有一定的理论研究意义。

基于U-net分割与HEIV模型的遥感图像配准方法

在利用航拍遥感图像进行土地测量与变化检测时,需要对图像进行配准处理。为实现目标区域的高精度匹配,提出一种遥感图像配准方法。对图像进行U-net分割,以适用于小样本数据集的处理,针对不同区域特征的误差,将变量含异质噪声模型应用于配准参数估计,提高目标区域的配准精度。实验结果表明,与基于Harris角点的配准方法相比,该方法的全局平均配准精度提高41.39%,与基于SIFT特征点的配准方法相比,其感兴趣区域的平均配准精度提高16.67%。