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惠文涛

作品数:6 被引量:18H指数:3
供职机构:解放军信息工程大学更多>>
发文基金:武器装备预研基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术自然科学总论更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 1篇自然科学总论

主题

  • 2篇形式化
  • 2篇数据生成
  • 2篇活动图
  • 2篇SYSML
  • 2篇测试数据
  • 2篇测试数据生成
  • 1篇新活动
  • 1篇形式化描述
  • 1篇形式化验证
  • 1篇优化算法
  • 1篇软件测试
  • 1篇软件复杂性度...
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇树搜索
  • 1篇数据自动生成
  • 1篇搜索
  • 1篇子群
  • 1篇自动化
  • 1篇自动化验证

机构

  • 5篇解放军信息工...
  • 1篇兰州大学
  • 1篇中国人民解放...

作者

  • 6篇惠文涛
  • 5篇周雁舟
  • 4篇邵楠
  • 2篇乔辉
  • 1篇吴晓萍

传媒

  • 2篇计算机应用研...
  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇计算机科学

年份

  • 1篇2017
  • 3篇2015
  • 1篇2014
  • 1篇2013
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于概率模型检测的SysML活动图验证方法研究
近些年来,随着系统设计复杂性的提高,各种系统错误在实际应用中层出不穷,其造成严重后果的事件也逐年增多。系统建模是如今众多系统设计所必不可少的一个环节,同时作为整个系统设计流程的开始,提高其模型的正确性对减少后期生成系统的...
惠文涛
关键词:概率模型检测系统建模语言活动图自动化验证
基于LASSO-LARS的软件复杂性度量属性特征选择研究被引量:5
2013年
针对软件可靠性早期预测中软件复杂性度量属性维数灾难问题,提出了一种基于最小绝对值压缩与选择方法(The Least Absolute Shrinkage and Select Operator,LASSO)和最小角回归(Least Angle Regression,LARS)算法的软件复杂性度量属性特征选择方法。该方法筛选掉一些对早期预测结果影响较小的软件复杂性度量属性,得到与早期预测关系最为密切的关键属性子集。首先分析了LASSO回归方法的特点及其在特征选择中的应用,然后对LARS算法进行了修正,使其可以解决LASSO方法所涉及的问题,得到相关的复杂性度量属性子集。最后结合学习向量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)神经网络进行软件可靠性早期预测,并基于十折交叉方法进行实验。通过与传统特征选择方法相比较,证明所提方法可以显著提高软件可靠性早期预测精度。
周雁舟乔辉吴晓萍邵楠惠文涛
关键词:LVQ神经网络
基于二叉树搜索空间缩减的测试数据生成被引量:3
2014年
为了减小适应度函数计算量,提高测试数据自动生成效率,提出一种基于二叉树表示的搜索空间数据缩减方法。利用二叉树编码,记录全空间中的覆盖路径和路径长度;将目标路径和测试路径长度进行对比,去除路径长度相差较大的路径;利用遗传算法生成测试数据并同已有两种方法进行比较。实验结果表明,在保证软件测试数据正确生成的情况下,该方法在进化代数和运行时间上有明显优势,生成测试数据效率高。
邵楠周雁舟惠文涛乔辉
关键词:软件测试二叉树测试数据
模型检测在完整性形式化验证中的应用研究被引量:1
2017年
对于信息系统而言,数据信息的安全性是十分重要的,数据的完整性是数据安全最重要的表现形式。为了确保系统中数据信息的安全性,提高系统可靠性,需要对数据的完整性进行分析和验证。针对数据完整性的定量评估问题,提出使用概率计算树逻辑对完整性定义进行形式化描述,并建立相应的马尔可夫决策过程定量评估模型,运用概率模型检测算法对完整性进行的评估,实现对完整性的定量验证。通过把提出的评估模型应用于交互式电子手册系统,定量计算出了该系统模型的完整性,为系统开发中的完整性需求提供支持。
严亚伟周雁舟惠文涛
关键词:完整性形式化
基于新活动演算的SysML活动图形式化描述
2015年
针对Sys ML(Systems Modeling Language)活动图自身缺乏精确语义描述的不足,提出使用新活动演算来表示Sys ML活动图形式化语义的方法。通过分析Sys ML活动图的基本图符及其特点,对活动演算进行重新设计,增加了概率因子,并且在新活动演算中针对性地定义相应语法和操作语义。利用改进后的新活动演算实现了对Sys ML活动图的形式化描述,最后通过实例证明了所提出方法的有效性和实用性。
惠文涛周雁舟邵楠严亚伟
关键词:SYSML活动图形式化描述
基于自适应变异粒子群优化算法的测试数据生成被引量:8
2015年
针对粒子群优化算法中群体易出现过早收敛的不足,提出了粒子群优化算法的改进算法AMPSO(adaptive mutation particle swarm optimization)算法并应用于测试数据生成中。引入约简粒子群优化算法,提高算法搜索速度;在算法进化过程中增加自适应调整策略,定义适应度评价阈值判断群体早熟现象,构建一个改进的自适应变异算子提高粒子变异率;通过实验确定阈值比例系数。结合实验结果从收敛代数和收敛时间两方面对比分析,证明了所提方法不仅能够防止算法出现过早收敛的问题,而且提高了测试数据生成效率。
邵楠周雁舟惠文涛严亚伟
关键词:粒子群优化算法测试数据自动生成
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