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| 1 | 基于云平台和深度学习的软件GUI自动测试系统显示文摘软件的图形用户界面(GUI)的视觉设计影响着用户的使用体验.在没有既定标准的情况下,测试人员对GUI评分的主观性和大量的重复性工作,会造成GUI测试的评分偏差和效率低下.针对上述问题,本研究工作构建了基于云平台的软件GUI自动测试系统,分别使用HOG+SVM模型和AlexNet模型对GUI图像进行特征提取并分类.考虑到软件GUI数据样本量小,提出利用迁移学习策略改善AlexNet网络的性能.针对用户的多样性和算法对计算性能的需求,GUI自动测试系统部署在云平台上,用户可以对软件GUI进行实时评估.实验证明,系统用于GUI自动测试具有良好的性能,并且可以避免主观因素的影响以及减轻软件测试员的工作量. | 徐时怀 陆慧娟 叶敏超 严珂 金群 | 2018 | 中国计量大学学报2018，29，4： | 10 |
| 2 | 模糊灰关联在QAR故障数据检测中的应用显示文摘针对传统的灰色关联故障诊断算法无法解决大样本数据的问题,提出一种基于模糊分割灰关联的QAR(quick access recorder)故障数据检测算法。鉴于QAR数据是数据结构复杂、维数高的时间序列数据,利用模糊分割将QAR数据分割成不重叠的子序列,从中提取出待检测故障序列,计算待检测序列与标准序列间的灰关联度,根据最大关联度原则进行故障模式识别并确定诊断结果。仿真结果表明,该算法的预测结果与实际情况基本一致,具有简单可靠、诊断精度高等优点。 | 杨慧 杨欣 | 2015 | 计算机工程与设计2015，36，7： | 4 |
| 3 | 改进加权模糊C均值算法的风电变压器故障诊断显示文摘风电变压器作为风力发电系统中电能传输和转换的枢纽设备之一,其安全稳定运行是电网可靠性的重要保障。为提高变压器故障诊断准确度,提出了基于改进加权模糊C均值(FCM)算法的风电变压器故障诊断方法。相比于一般的加权FCM算法,特征加权FCM算法使用固定的特征权重,该方法通过在训练阶段动态更新特征权重,使得不同比重的特征能够体现样本各维度在聚类效果中所起作用的大小。建立基于改进加权FCM算法的风电变压器故障诊断模型,充分考虑了不同比重特征对聚类结果的不同影响,能有效改善复杂数据集的聚类性能。实例研究结果表明:该方法有效地提高了故障诊断的准确率,弥补了传统FCM固定权重分配的不足。 | 张贵 丁云飞 | 2019 | 上海电机学院学报2019，22，4： | 3 |
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