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改进的粒子群算法在测试数据自动生成中的应用，邓璐娟，卢华琦，测试数据的自动产生技术是软件测试的一个重要研究领域，是提高软件测试效率和效果的有效方法。粒子群算法具有简单、易实现、可调
基于遗传算法和程序依赖性分析的测试数据生成方法,靳蓉,姜淑娟,基于分支覆盖的软件测试方法可有效的发现软件中的缺陷。为了确保分支覆盖能更加简约和精确有效,本文提出一种新的基于分支覆盖的
一种香茅醛的合成方法，彭芳芳，郑昌戈，研究了以香茅醇为原料合成香茅醛的新方法。该方法以空气为氧化剂，选用廉价稳的2 ,2 ,6 ,6-四甲基哌啶-N-氧自由基（TEMPO) 为主催化剂，
粒子滤波是一种基于蒙特卡罗和递推贝叶斯估计的滤波方法，在处理非高斯非线性系统的状态和参数估计方面有独到的优势。但是其庞大的计算量和缓慢的速度限制了其在实时系统中的应用。在本文中，介绍了粒子滤波基本原理
文章针对结构测试中控制流和数据流覆盖测试数据的生成都可以归结为面向路径的测试数据生成的问题，提出了一个通用的基于控制流和数据流的结构测试数据自动生成的框架。该框架根据控制流和数据流测试中所采用的覆盖标
生成测试数据
在电路系统中，电解质电容的故障与否对电路的健康状态有着很大的影响。提出应用一种粒子群优化粒子滤波算法对电解质电容进行状态估计以及剩余寿命的预测。该算法使用NASA已公布的电容数据集，建立一种指数结合多
基于粒子群优化算法的无功优化，李银萍，，无功优化是减少电网损耗的有效措施。本文采用引入了自适应惯性权重系数和变异算子的粒子群算法对电力系统进行无功优化，并对IEEE30
针对量子粒子群优化算法（quantumdeltaParticleSwarmOptimization，PSO）在处理高维复杂函数时存在收敛速度慢、易陷入局部最优和算法通用性不强等缺点，提出了一种基于混沌
为了进一步提高量子行为粒子群优化(QPSO) 算法的全局收敛性能, 有效改善算法中存在的粒子早熟问题,提出一种基于完全学习策略的改进QPSO 算法(CLQPSO). 该学习策略改变了QPSO 中局部吸
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