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第一篇论文摘要：基于PAR的排序算法自动生成研究
排序是计算机学科中的一类特殊问题,其算法设计策略的灵活性使得求解算法更具多样性.基于形式化方法 PAR(partition-and-recur),研究了排序算法的自动生成问题.刻画了排序问题的代数性质,形式化构建了排序算法领域的泛型类型构件和算法构件,建立了排序领域特定语言和算法生成形式化模型,以参数替换的方式自动生成了一组排序算法,包括快速排序、堆排序、Shell排序等典型的已知算法以及增量选择排序等若干未见于现有文献的算法,并在程序生成系统中予以了实现.通过上层框架研究和底层构件支持,显著提高了特定领域算法的开发效率和可靠性.
第二篇摘要范文：软件测试用例自动生成技术研究
软件测试的工作量很大,据统计,测试时间会占到总开发时间的40%,一些可靠性要求非常高的软件,测试时间甚至占到开发周期的60%.由于测试的许多过程是重复性的,因此一些软件测试工作可以应用自动化方法来实现.近年来,虽然软件测试自动化技术与方法有了很大的发展,但还远没有成熟,现有的测试用例自动生成技术还无法满足当前软件测试的实际需要.为此,本文研究软件测试用例自动生成技术,对于解决目前测试现状有着重要的理论意义和实用价值.本文首先综述了目前国内外在软件测试用例自动生成技术方面所做的工作,并基于已有的一些研究成果,对软件测试用例自动生成技术进行了深入研究.主要包括以下五个方面的研究内容:基于EDPN模型的测试用例自动生成研究、基于扩展EDPN模型的测试用例自动生成研究、基于程序执行和回溯策略的路径分析与测试研究、基于选择性冗余的路径分析与测试研究、基于组合匹配的测试数据自动生成研究.论文主要工作如下:
1.基于EDPN模型的测试用例自动生成研究:基于面向对象软件测试的层次划分、测试方法,给出了EDPN模型的定义,设计了基于EDPN模型的类测试模型,讨论了从UML图到EDPN图的转换,提出了基于EDPN有标记的唯一输入输出(UIO)测试用例的生成方法,并设计了相应的算法,讨论了上述算法自动生成测试用例的覆盖率问题,结果表明所有的状态转移都至少被覆盖一次,因此算法能保证测试是充分的.
https://www.mbalunwen.net/kejidaquan/76277.html
2.基于扩展EDPN模型的测试用例自动生成研究:在分析了面向对象系统中类之间相互关系的基础上,提出了一种基于带权EDPN迭代的面向对象系统的分割算法,以迭代的方法将面向对象系统分割成不同粒度而功能独立的测试子系统.另外,针对交互测试,提出了基于组合EDPN模型的交互测试方法,并将该模型运用于OATS方法中,扩展了OATS方法.给出了一种基于扩展OATS方法的测试用例自动生成算法,解决了组合冲突问题、测试用例过多而产生的测试用例爆炸的问题以及OATS方法不易扩展的问题等.最后针对类的层次测试,提出了一种基于事件消息驱动的Petri网的协同路径生成算法,分析表明算法符合OSC测试标准.
3.基于程序执行和回溯策略的路径分析与测试研究:提出了基节点、控制节点、定义节点、定义相关控制节点集的概念,并给出了定义相关控制节点集的求解算法,在有机结合分支函数线性逼近和程序DUC表达方式的基础上,提出了一种基于倒置二叉树的测试数据自动生成算法.基于自动构造的倒置二叉树,新算法能快速找出程序中所有从源节点到基节点的可行路径,同时能为每条可行路径自动生成适合的测试数据.
4.基于选择性冗余的路径分析与测试研究:基于选择性冗余思想,提出了一种测试数据自动生成算法.算法首先利用分支函数线性逼近和极小化方法,在找出程序中所有可行路径的同时对部分可行路径自动生成适合的初始测试数据集,当利用分支函数线性逼近和极小化方法无法得到正确的测试数据时,则针对未被初始测试数据集覆盖的谓词和子路径,基于选择性冗余思想,进行测试数据的增补.分析表明算法减少了测试数据的数量,提高了测试性能.
5.基于组合匹配的测试数据自动生成研究:在已有成对测试的测试生成策略的基础上,提出了一种新的初始测试数据自动生成算法,然后基于匹配组合的思想,提出了一种成对测试数据自动生成算法.实验结果表明:从生成的测试集的大小及测试生成的时间消耗两方面评价,新算法要优于已有的相关算法.
第三篇自动生成论文摘要：辅助信息自动生成的时间序列距离度量学习
对于时间序列聚类任务而言,一个有效的距离度量至关重要.为了提高时间序列聚类的性能,考虑借助度量学习方法,从数据中学习一种适用于时序聚类的距离度量.然而,现有的度量学习未注意到时序的特性,且时间序列数据存在成对约束等辅助信息不易获取的问题.提出一种辅助信息自动生成的时间序列距离度量学习(distance metric learning based on side information autogeneration for time series,简称SIADML)方法.该方法利用动态时间弯曲(dynamic time warping,简称DTW)距离在捕捉时序特性上的优势,自动生成成对约束信息,使习得的度量尽可能地保持时序之间固有的近邻关系.在一系列时间序列标准数据集上的实验结果表明,采用该方法得到的度量能够有效改善时间序列聚类的性能.
第四篇自动生成论文摘要模板：RTW嵌入式代码自动生成机制与代码结构分析
随着代码自动生成技术的发展,基于文本规范的传统嵌入式软件开发模式逐渐被基于模型的设计方法所取代,代码自动生成技术是基于模型的开发方法中一项核心技术,而MATLAB中RTW工具箱是代码自动生成最优秀的工具,首先对基于RTW的代码自动生成机制进行了分析,研究了VxWorks目标代码的结构及变量命名规则,并从程序实时运行机制方面进行了分析,方便用户对自动生成的代码进行二次开发,采用该技术进行VxWorks嵌入式软件开发,可大大提高开发效率.
第五篇自动生成论文摘要怎么写：面向路径的测试数据自动生成方法研究
软件测试是现阶段保障软件质量的重要手段.软件测试中的诸如语句覆盖、路径覆盖等问题可以归结为面向路径的测试数据的生成问题.该问题在本文中简称为问题2,可以描述为：给定一个程序P和P中一条路径W,设P的输入空间为D,求()∈D,使得P以()为输入运行,所经过的路径为W.自动求解该问题将有效地提高软件测试的效率和质量.
求解问题2的实质在于约束系统的建立和求解.建立约束系统的困难是分析、化简路径W上的各种语句成分和各种数据类型,建立尽可能简洁的约束系统；求解约束系统的主要困难是处理可能存在的非线性约束.Matiyasevic和E.J.Weyuker等人的研究表明：不存在通用的有效的算法,对于任意的P和W,能生成使W被经过的输入数据.但是实际应用的需要迫使人们进行研究,并提出各种方法求解问题2. 本文首先简要介绍该领域的研究进展,将现有的求解方法分为四类——随机法、静态法、动态法和试探法,介绍和分析每一类中有代表性的方法,并探讨研究方向. 迭代松弛法是Neelam Gupta等人提出的一种自动求解问题2的方法.该方法通过分析W上各语句之间的静态、动态数据依赖关系,构造谓词片和输入依赖集,用线性算术表示对谓词函数进行线性化,仅能够用于白盒测试数据的自动生成. Neelam Gupta等人将最小二乘解法用于求解问题2.Jon Edvardsson等人指出,对于谓词函数均为输入变量的线性函数的程序路径,Neelam Gupta等人提出的求解方法是不完备的和非终止的,并建议采用线性规划、线性(混合)整数规划方法. 本文改进迭代松弛法,省略构造谓词片和输入依赖集的过程.更进一步,当用均差作为谓词函数关于输入变量的导数的近似时,计算线性算术表示就全部转化为计算谓词残量,而后者无须分析W上各语句之间的静态、动态数据依赖关系.此时,改进后的方法比原方法生成测试数据的能力更强,能够用于黑盒测试数据的自动生成.改进后的方法建立线性约束系统的效率更高. 本文给出一种模型语言；给出一个比较完整的形式化描述,该描述可用于证明与静态、动态数据依赖关系有关的程序性质；给出迭代松弛法中各概念的形式化定义；深入研究迭代松弛法及其改进后的方法的程序理论,其结果包括：将Neelam Gupta等人提出的谓词片推广为路径静态切片,证明路径静态切片构造算法的正确性,证明改进后的方法与原方法所生成的线性约束系统相同. 本文提出一个面向路径的测试数据生成框架.该框架以改进后的迭代松弛法为核心算法,对于谓词函数均为输入变量的线性函数的程序路径,采用基于线性规划、线性(混合)整数规划的约束求解器；对于谓词函数中含有输入变量的非线性函数的程序路径,采用线性规划、线性(混合)整数规划和最小二乘解法相结合的约束求解器.它具有以下 国防科学技术大学研究生院学位论文性质：若W上各谓词函数均为输入变量的线性函数,并且所有输入变量均无整数限制,则框架迭代一次后,或者找到W的解,或者保证w不可行；当谓词函数中含有输入变量的非线性函数时,可能需要迭代多次. 本文开发了面向路径的测试数据生成框架的一个原型工具.用实际的程序路径对该工具进行实验.初步的实验结果表明框架是比较有效的,不仅能够用于白盒、黑盒测试数据的自动生成,而且能够用于面向断言的测试数据自动生成和回归测试数据的自动生成.第六篇摘要范文：项目自动生成的小学儿童数学问题解决认知诊断CAT编制
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认知诊断(Cognitive Diagnosis)、项目自动生成(Automated Item Generation)、计算机化自适应测验(Computerized Adaptive Test,CAT)是现代心理测量的重要发展领域,三者的结合更是心理测量领域亟待开展的重要课题.认知诊断研究有助人们更好地了解人类内部心理活动规律及加工机制,实现对个体认知发展实况(含优点与缺陷)进行诊断评估,以促进个体健康发展.而要实现对个体的认知诊断需开发相应的测量工具——认知诊断测验,认知诊断测验的好坏直接决定着认知诊断的效果及其准确性.传统测验形式大都采用纸笔测验,而且被试均是做相同试题(“千人一卷”),不能做到“因人施测”、“千人千卷”的自适应,更不能有效评估、控制每个被试的测量误差(而只有对所有被试一个笼统的测量误差),且测试的效率相对要低.计算化自适应测验的出现能有效解决这一问题,它采用因人施测策略,能比传统纸笔测验更为高效、准确、可靠地评定被试水平,国际上许多大型测验(如TOEFL、GRE等)正在大力推行.因而将计算机化自适应测验技术融入认知诊断(或编制计算机化认知诊断自适应测验,简记为CD_CAT)具有重要意义:一方面可以由计算机自动实现因人诊断,另一方面可以有效地控制每个被试的测量误差,从而保证认知诊断的准确性及高效性.但计算机化自适应测验的实现需以大型题库(item bank)为基础.传统题库的试题大都是由人工命制,且还需进行大量测试及等值工作,因此需花费大量人力、物力及财力,同时命题的周期也较长.随着心理测量技术的发展,目前兴起了一项新的项目编写技术——计算机项目自动生成,该技术能有效地改善传统CAT题库建设的不足.项目自动生成探讨测验项目无需在施测前人工编制,而是由计算机按指定要求自动生成,且项目测量学参数(如难度、区分度等)由相关认知模型或试题模板来确定,无需测试及等值.它能为CAT题库建设节约人力、物力及财力,是当代心理测量学追求的技术目标之一,实用价值不言而喻.所以,将项目自动生成技术和CAT技术融入认知诊断,发挥各自优势,则将为认知诊断及现代测验理论注入全新活力,有助于现代心理测量理论更好地服务实践.
本研究尝试将计算机化自适应测验技术、项目生成技术融入小学儿童数学问题解决认知诊断,编制“项目自动生成的小学儿童数学问题解决认知诊断CAT系统”(简称ICC诊断系统),以高效、快速、准确地实现对小学儿童数学问题解决的认知诊断,为促进小学儿童相关认知发展及知识获取服务.为编制这一系统,本研究分为四个子研究进行,共编制三个子系统.研究一:小学儿童数学问题解决认知成分(模型)的确定,为ICC诊断系统的编制提供心理学理论支持:研究三至研究四主要是编制ICC诊断系统的三个重要组成部分(即三个子系统),分别是:小学儿童数学问题解决认知诊断测验子系统(研究二)、小学儿童数学问题解决认知诊断测验项目自动生成子系统(研究三)、项目自动生成的小学儿童数学问题解决认知诊断CAT子系统(研究四),三个子系统共同构成ICC诊断系统,用于实现对小学儿童数学问题解决的认知诊断.当然每个子系统的编制均涉及一些关键技术及算法,本研究均进行了相关探讨.研究表明:
(1)数学关系复杂性成分和语言复杂性成分是影响小学儿童数学问题解决的主要认知成分(R~2等于0.778,p＜0.01).
(2)对852名小学儿童的诊断结果表明:第一、小学儿童对于加减问题解决所涉及的七个关键认知属性掌握的总体情况尚可.但对属性A4和A6掌握的相对较差,且在这两个属性掌握情况存在显著的年级差异和城乡差异.农村小学儿童对七个认知属性整体掌握的情况并不是十分理想,有67.68%的农村小学儿童存在不同的认知错误,有50%以上的农村小学儿童未掌握属性A4,应引起重视.第二、小学儿童所犯的认知错误主要有三类,而这些错误均与认知属性A4和A6有关.高年级儿童犯认知错误的种类数远少于低年级儿童,城市儿童犯认知错误的种类数多于农村儿童.第三、问题模型表征策略和直译表征策略是小学儿童两种主要的表征策略,但以问题模型策略为主.不同策略的使用情况上存在显著的年级和城乡差异,高年级和城市小学儿童使用的问题模型策略分别显著地高于低年级和农村小学儿童,直译策略则相反.农村小学儿童中,学生使用的策略以直译策略为主,这是导致农村儿童对加减问题解决总体不理想的主要原因.
(3)本研究所设计的认知诊断测验项目的自动生成技术及其算法基本可行,小学儿童数学问题解决认知诊断项目自动生成效果较好.
(4)认知诊断CAT中,初始题的选取方法、CAT选题策略均会影响诊断的准确性.本研究中提出的“T阵法”优于传统CAT常用的随机选取初始题方法,认知诊断CAT五种选题策略中SL_GDI最佳:“T阵法”与SL_GDI选题策略是十种搭配方案中最佳搭配方案,其对于七个独立型认知属性的模式判准率高达83.2%.
(5)ICC诊断系统具有较高的重测信度,测量效度较好.
第七篇自动生成论文摘要范文：一种宋词自动生成的遗传算法及其机器实现
主要针对宋词这种特殊的汉语诗歌体裁,开展了有关自动生成算法及其实现方法的探索性研究.研究工作主要根据宋词特点,设计了基于平仄的编码方式、基于句法和语义加权值的适应度函数、基于精英主义和*赌算法的选择策略,采用部分映射和启发式交叉算子和启发式变异算子,从而构建了一种基于遗传算法的宋词生成计算模型并进行了系统实现.实验结果表明,所建立的计算模型及其软件系统,初步实现了机器自动生成宋词的目标,对于给定的主题词和词牌,基本上能够自动生成有一定欣赏价值的宋词.论文的工作也填补了我国在汉语诗歌自动生成研究方面的不足.
第八篇自动生成论文摘要格式：软件测试用例自动生成算法综述
按照测试用例自动生成技术的不同,将测试用例自动生成算法分为随机、遗传、蚁群、粒子群四类,对上述各类算法的现状和进展进行介绍、分析和探讨.最后,对软件测试用例自动生成的研究进行了总结.
第九篇自动生成论文摘要：基于多数据源的日前预报潮流自动生成方法
针对传统电网日前调度计划安全校核存在计算数据粗糙、结果误差较大等问题,提出了一种基于多数据源的日前预报潮流自动生成方法,以实现日前预报潮流的自动生成,从而提高日前调度计划安全校核工作的精细度和准确度.该方法首先从日前预报潮流计算模型出发,分析了日前电网正常运行方式的参数构成,然后通过多数据源的参数获取和参数拟合,自动生成用于日前预报潮流计算的各类参数,初步形成日前预报潮流计算模型,最后根据联合动态潮流算法对潮流计算模型进行调整,自动生成收敛的日前预报潮流.通过在兰州地区电网检修计划安全校核系统中的实际应用,验证了该方法的收敛性和有效性.
第十篇摘要范文：基于退火遗传算法的测试用例自动生成
软件测试是保证软件质量和可靠性的重要手段,在这方面发挥着其它方法不可替代的作用.然而,软件测试是一个复杂的过程,需要耗费巨大的人力、物力和时间,约占整个软件开发成本的40%-50%.因此,提高软件测试工具的自动化程度对于确保软件开发质量、降低软件开发成本非常重要.而提高测试用例生成的自动化程度又是提高测试工具乃至整个测试过程自动化程度的关键所在,本文主要针对这一问题进行了研究和设计.
本文作者首先介绍了软件测试的基本理论和测试用例的自动生成技术.其中,重点阐述了面向结构的测试用例的自动生成技术及一些现有的实现方法,并在系统地比较之后指出人工智能技术在这一领域将大有作为. 随后,本文分别介绍了遗传算法和模拟退火算法的基本原理、实现步骤和各自的优缺点.从而进一步根据二者优势互补的特性,提出采用混合算法以提高算法的性能. 紧接着,作者提出了基于模拟退火遗传算法的结构测试用例自动生成系统的框架结构,并重点阐述了系统实现过程中需要解决的一些关键技术:如编码问题、适应度函数的选取问题和遗传算子的改进等. 在解决了这些关键技术之后,作者采用VC++语言编程实现了测试用例自动生成系统的核心算法——模拟退火遗传算法,并采用VB开发了C语言解析器和图形用户界面.图形用户界面先后调用C语言解析器和模拟退火遗传算法,共同完成指定路径的测试用例的自动生成.最后作者以一条实际路径为例,详细阐述了所开发的工具软件的使用方法,并运用该工具软件成功的为该路径生成了测试用例.实验结果显示,该工具软件比较实用和有效,能够完成指定路径的测试用例的自动生成.当然也还存在实时性较差、能处理的数据类型较少等问题,因此作者在结束语中针对这些问题指出了下一步进行研究的方向和工作重点.本论文可用于自动生成论文摘要范文写作参考研究.
自动生成引用文献:
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