Development of an Improved GUI Automation Test System Based on Event-Flow Graph

A more automated graphic user interface (GUI) test model, which is based on the event-flow graph, is proposed. In the model, a user interface automation API tool is first used to carry out reverse engineering for a GUI test sample so as to obtain the event-flow graph. Then two approaches are adopted to create GUI test sample cases. That is to say, an improved ant colony optimization (ACO) algorithm is employed to establish a sequence of testing cases in the course of the daily smoke test. The sequence goes through all object event points in the event-flow graph. On the other hand, the spanning tree obtained by deep breadth-first search (BFS) approach is utilized to obtain the testing cases from goal point to outset point in the course of the deep regression test. Finally, these cases are applied to test the new GUI. Moreover, according to the above-mentioned model, a corresponding prototype system based on Microsoft UI automation framework is developed, thus giving a more effective way to improve the GUI automation test in Windows OS.

基于模糊综合分析法的引调水工程水质响应关系分析

为提升引调水工程的环境改善效果,须对水体的自身连通水平、水质现状、水环境主要影响因子进行分析。以太湖流域跃进联圩为研究对象,利用图论连通度理论对研究区域静态基流连通性进行评价,探索圩内水系连通性的空间差异及变化特性。同时,开展短期引调水实验,结合模糊综合分析法评价引调水带来的圩内水质变化情况及规律,研究圩内水环境和水系连通性的响应关系。结果表明,模糊综合评价法在引调水环境改善分析中具有适用性,可实现对圩内各监测点位水质变化的全面分析;水体流动性是影响圩区内水质的重要环境因素,高锰酸盐指数是导致圩内水质恶化的主要影响因子。引调水工程对圩区水环境具有一定的持续改善性作用,但对基流连通性较差的区域,改善效果有限。

自动化渗透测试技术研究综述

渗透测试是发现重要网络信息系统弱点并进而保护网络安全的重要手段.传统的渗透测试深度依赖人工,并且对测试人员的技术要求很高,从而限制了普及的深度和广度.自动化渗透测试通过将人工智能技术引入渗透测试全过程,在极大地解决对人工的重度依赖基础上降低了渗透测试技术门槛.自动化渗透测试主要可分为基于模型和基于规则的自动渗透测试.二者的研究各有侧重,前者是指利用模型算法模拟黑客攻击,研究重点是攻击场景感知和攻击决策模型;后者则聚焦于攻击规则和攻击场景如何高效适配等方面.主要从攻击场景建模、渗透测试建模和决策推理模型等3个环节深入分析相关自动化渗透测试实现原理,最后从攻防对抗、漏洞组合利用等维度探讨自动化渗透的未来发展方向.

面向装备试验鉴定领域数据治理的知识图谱本体构建

针对装备试验鉴定领域数据复杂性带来的数据治理难题,提出通过构建知识图谱辅助相关试验鉴定机构开展数据治理的技术思路。分析试验鉴定任务与领域数据特点,在斯坦福本体构建流程的基础上,设计了一种具有试验鉴定领域普适性的本体构建方法。基于该方法构建的知识图谱本体模型,具有明确的业务针对性与体系拓展性。最后,通过典型示例验证了该方法构建知识图谱,对试验鉴定领域数据治理工作具有一定的支持能力。

基于遗传算法与LightGBM融合的测试用例生成方法

随着互联网技术不断发展,各类商务软件功能需求不断增加,且其复杂性逐渐提高,软件的可靠性与安全性受到了越来越多的关注,软件测试是软件质量保障的关键技术。由于现代商务软件产品具有需求变化频繁、版本迭代过快等特点,为其手工编写测试用例会耗费大量人力成本,尤其敏捷开发过程中,回归测试等需要产生大量重复用例。采用机器学习技术,基于遗传算法和LightGBM模型,提出了一个测试用例自动生成模型,创新贡献表现在:①将测试步骤抽象为有向图模型,简化测试用例数据;②采用遗传算法求解有向图可达路径,替代人工生成测试路径;③采用LightGBM模型加快遗传算法收敛速度,实验验证了所提出方法的有效性,满足测试覆盖准则。该模型可减少测试人员工作,加快测试速度,对提升项目质量、加快项目进度具有重要意义。

基于因子图的激光SLAM模型优化算法

针对激光SLAM点云建图模型研究,设计一种因子图优化的SLAM模型方案。在前端模型中,激光里程计通过引入IESKF实现IMU与雷达点云数据的紧耦合构建IESKF-LIO。在SLAM后端模型中,为提高SLAM的鲁棒性和实时精度,构建多种因子进行位姿约束与补偿优化,同时在因子图融合过程中提出关键帧和增量式平滑建图,减少模型运算负担。在KITTI数据集中进行建图实验,实验结果验证了该模型较传统SLAM模型轨迹误差更低,建图效果更好。

求图中点度数的量子算法

本文探讨了图属性测试问题的量子加速:对于给定的图和整数k,图中是否存在一个度数为k的顶点?该问题的量子复杂度在邻接矩阵oracle模型下被证明为O(N√k),而其经典复杂度为Ω(N^(2)),其中N是图中顶点的数量.为了证明该结果,得出了一个技术性结论,即对于给定的函数g:[N]→{0,1}和整数k,存在一个量子算法可以在O(√Nk)次查询内判定|{x:g(x)=1}|是否等于k.文中的结果基于量子奇异值变换(QSVT)和有误差输入的量子搜索技术.

超长深埋隧道干雾除尘雾化效果研究

随着隧道建设规模的不断扩大,超长深埋隧道占比不断增大,在其施工建设中会产生大量粉尘,采用干雾除尘的方法进行处理,除尘效果与其雾化效果相关。本文针对超长深埋隧道中干雾除尘雾化效果进行试验研究,以四川某超长深埋隧道为例,采用喷雾雾化特性多参数测试装置并结合MATLAB数字图像处理方法,研究气液压力和气液比对喷雾射程与雾化角的影响,结果显示:保持气压不变时,随着水压的增大,喷雾射程总体上呈现增大的趋势,雾化角呈现减小的趋势;保持水压不变时,增大气压,喷雾射程与雾化角均增大;在气液比一定范围内,喷雾射程、雾化角均随着气液比的增加而增大。

基于图可解释网络的软件错误定位

软件错误定位技术旨在通过挖掘程序与测试用例执行数据,提升定位准确性;针对SBFL技术过于依赖二进制覆盖信息的问题,提出一种基于图可解释网络的软件错误定位方法,将测试执行转化为图结构,利用图注意网络建模深度挖掘代码片段隐含的信息及其相互关系,并采用强化学习思想对图注意力网络学习后的决策过程进行解释,从而确定关键节点,缩小错误定位范围;实验的场景设立在Defects4j数据集的5个项目进行,并与SBFL及未经过解释的深度学习方法进行了对比;结果显示,基于图可解释网络的定位方法在Top-1、Top-3和Top-5指标上分别提升了7.26%、7.56%和9.96%,EXAM指数也提升了8.98%,显著优于其他方法。

深基坑自动化监测系统优化研究

通用版自动化监测系统难以满足基坑监测真实需求的现状,针对此问题,从监测基准网稳定性检校、改善通信链路、云平台数据展示等方面对通用版自动化监测系统进行优化改进,利用后验单位权方差Χ2检验方法对基准网稳定性进行检验,实时检校并更新监测基准网;采用基于LoRa通信的分布式监测站降低对基坑施工的干扰,并改善基坑内部信号传输环境;采用基坑方向位移、地下水位图示、开挖后累计变形等专业图表设计,提高云平台数据展示的专业性;并通过某建筑深基坑项目对优化内容进行应用验证,均取得了较好的应用效果,在保障监测数据准确性的同时,提高通用版自动化监测系统的行业针对性,为基坑自动化监测系统的建设发展提供了思路。

基于图关联组织的新型仿真资源管理方法研究

智能化体系、系统和单装的仿真试验测试评估是一个复杂系统工程,需要对分散在云试验中心和各单位试验场所的多源、异构、分布的海量仿真资源进行有效管理,并做好对动态产生的任务、想定、配置、结果、评估等数据和文件的管控。传统的按类目进行仿真资源管理和查询的方式效率不高,难以满足大型智能仿真试验测试评估活动要求。提出了一种基于图关联组织的仿真资源管理总体框架,定义了面向图关联组织的仿真资源关联组织元模型,提出动态抽取不同工具/系统中管理的仿真资源信息、构建基于关联关系组织的仿真资源图结构、提供仿真资源按需访问的关键算法与方法。经应用范例验证,该方法能够准确标记智能演进过程中的能影响仿真运行结果的仿真资源集合状态变化,有效提升仿真资源管理和调阅选用的效率。

典型测试用例推荐与用例期望结果生成系统

测试领域在对公司产品质量的把控中至关重要,但不同测试人员在面向同一个测试产品时,会由于测试人员本身缺少经验以及对产品功能的不熟悉,导致测试不具备系统性和全面性;同时测试团队在长时间针对公司相关业务产品,或者开发人员在系统联试过程中,会形成大量具有典型意义的测试用例;但目前传统的做法并没有将该具有价值的测试用例深度分析;只是形成相关文档后汇总,就将该数据尘封;因此文章以典型测试用例为数据,以知识图谱为展现形式与存储形式,Bert实体提取为技术基础的推荐系统;根据用户输入,推荐出相关的典型测试用例;同时在某些行业,测试人员在实际工作业务中,需要花费大量时间对测试用例的输入和期望结果进行描述,形成正式文档用于保存记录;该系统可实现根据用例输入自动生成对应的期望结果,以提升测试人员的工作效率。

融合背景能量项的Graph Cuts PCB CT图像分割

提出了一种新的交互式图像分割方法,该方法通过空间曲面拟合方法生成背景能量项,并将其融入Graph Cuts的分割模型中,以实现对背景灰度不均匀的PCBCT图像分割。本文的方法通过概率模型将自顶向下的全局信息和传统图割模型中自底向上的局部信息有效结合起来,其中背景能量项依据用户添加的背景种子点自适应地生成。通过对多组PCB CT图像进行分割实验,结果表明与经典的Graph Cuts和Grabcut等算法相比,本文方法能得到更准确的分割结果。

基于改进Graph Cuts的印刷电路板CT图像分割算法

基于锥束CT的印刷电路板(PCB)无损检测是近年来出现的新的PCB检测手段,但是CT图像中普遍存在的金属伪影容易导致PCB图像的错误分割。为了抑制金属伪影对PCB图像分割的影响,文章提出了一种基于图割的交互式分割方法。利用受金属伪影影响的PCB图像灰度分布特点设计了新的权值函数,并进一步利用了用户输入的信息,将用户选取的种子点信息作为计算区域项权重的重要参数。通过对多组印刷电路板图像进行分割实验比较,结果表明与经典的Graph Cuts和Grabcut等算法相比,文章方法在准确性方面有明显提高。

基于知识图谱分析胶体金免疫层析技术在食品检测领域中的研究进展

目的:全面深度透视胶体金免疫层析技术在我国食品检测领域的研究现状和发展趋势。方法:在中国知网搜索整理了近20年胶体金免疫层析技术在我国食品检测领域中的研究论文215篇,运用文献计量学理论,采用COOC软件进行可视化分析。通过发文年代、发文期刊、发文机构、作者、关键词几个维度,利用词云、共现网络、树形图、突现图等知识图谱,分析胶体金免疫层析技术在我国食品检测领域的研究进展。结果:根据发文年代划分了胶体金免疫层析技术在我国食品检测领域中的发展进程,通过共现网络提炼出当前头部研究机构和研究团队,对关键词进行发掘,综述了胶体金免疫层析技术检测目标物、产品等信息,并预测了今后发展的热点。结论:运用文献计量学方法,构建可视化的知识图谱,能更直观地归纳出该领域发展的特点及未来发展趋势,为该领域的研究者和使用者提供决策依据和参考借鉴。

基于因果序图的氢能一体化电站运行过程建模及能量流控制策略

为解决大规模的“间歇性电源”接入造成的电能供需不平衡的问题,该文提出氢能一体化电站及其运行过程中电-氢-电能量流控制策略。首先,根据一体化电站电-氢-电能量转换特点,基于因果序图(COG)建立了面向控制的制储氢发电一体化电站运行动态模型,该模型能够清晰地反映一体化电站不同物理量之间的关系,实现一体化电站运行过程的表征;其次,在所建模型基础上基于自然因果关系原理设计了一体化电站运行过程的功率流和氢气流控制策略,该策略对于刚性关系过程采用反转模型控制,减少了误差反馈耗时,增强了控制器性能;最后,在基于RT-Lab的硬件在环仿真平台上进行了测试,分析了一体化电站不同物理量之间的变化关系。与比例-积分-微分(PID)控制和自抗扰控制(ADRC)方法的对比结果表明,所提控制策略在响应速度、收敛精度和运行效率上优于传统方法,可以更有效地实现氢能一体化电站运行过程的能量流管理。

基于嵌套剖分的位姿图分层优化算法

位姿图优化(pose graph optimization,PGO)是一种在同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)后端优化中常用的高维非凸优化算法,通常建模成极大似然估计。由于目前的PGO算法优化大规模大噪声数据集时很难在保证精度的同时提升速度,所以提出了一种基于嵌套剖分的位姿图分层优化算法。该算法首先建立不同距离度量的χ2检验模型,进而剔除异常值点。然后利用嵌套剖分算法将位姿图分割成一组子图,再从这些子图中提取出一个表示原SLAM问题的抽象拓扑的骨架图,从而优化该骨架图,完成初始化。最后在模拟和真实的位姿图数据集上进行实验评估,结果表明该算法在不影响精度的情况下,可以提高算法的计算速度,具有可伸缩性。

基于多信号流图的大气数据系统故障诊断

针对传统无人机大气数据系统故障诊断依赖专家经验、故障定位不准确的问题,提出了基于多信号流图的大气数据系统故障诊断方法。通过分析大气数据系统的组成结构和故障模式影响与危害度分析,采用多信号流图方法对某型无人机大气数据系统关键部件进行测试性分析,得到大气数据系统的故障-测试相关性矩阵。针对传统实时测试性工程与维护系统(Real-Time Testability Engineering and Ma-intenance System,TEAMS-RT)算法诊断速度较慢的问题,对TEAMS-RT算法进行优化研究,提出了一种基于TEAMS-RT的矩阵分解优化(简称Tree-RT)算法,在此基础上对D矩阵分别采用Tree-RT算法和测试一致性算法对大气数据系统进行故障注入试验。试验结果表明,Tree-RT算法对故障注入试验的诊断率为94.62%,高于基于测试一致性算法85.73%的诊断率,证明了大气数据系统多信号流图和Tree-RT算法的有效性,为无人机大气数据系统的故障诊断相关研究提供了技术支撑。

基于知识图谱的电力物资检测辅助优化方法

电力物资检测业务累积数据的多源异构特性导致难以高效分析挖掘,传统物资检测手段过程繁琐,增加成本和工作量。针对电力物资中二次设备检测流程冗长、效率低的问题,选取命名实体识别与知识图谱技术结合的知识抽取、转化及应用方案,提出引入BERT预训练模型的改进方法抽取二次设备缺陷文本信息,结合知识图谱技术实现跨领域异构电力物资知识的表示与融合建模。最终搭建二次设备检测智能推荐系统,基于知识图谱与关联分析推理给出检测方案建议,实现了同业务需求下对电力二次设备检测流程的精简优化。

河床沉积物竖管试验求参方法应用与评价

利用和田河干流下游河段河床沉积物竖管试验数据,开展不同竖管试验求参方法的应用与评价工作,选取HTST01试验点进行垂向渗透试验,选取HTST02试验点分别进行水平方向渗透试验和垂向渗透试验,分析传统计算法的渗透系数取值合理性以及其与直线图解法计算结果之间的差异。结果表明:传统计算法获取的各试验工况渗透系数近似服从具有一定偏度和峰度的非标准正态分布,均具有中等变异性;采用算术平均值进行参数取值具有一定的合理性和适用性,而采用随机计算值时参数取值的误差大小具有偶然性和不确定性。直线图解法能够有效避免随机误差的产生,但其获取的计算结果与传统计算法的算术平均值存在一定差异,其相对误差平均值为10.59%,最大相对误差值超过27.00%。在竖管试验应用过程中,不应忽视计算方法求参取值合理性的影响。