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1. Android应用的用户行为模式挖掘及复用方法

毛群, 王微微, 尤枫, 赵瑞莲, 李征

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (7): 2155-2161. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021040652

摘要（261）

HTML （13）

PDF （1206KB）（76）

软件测试是保障Android应用质量的有效手段，而理解Android应用的功能作为Android测试过程的基础，旨在深入探究应用的业务逻辑并发现其功能问题，在测试中尤为重要。用户行为模式可充分辅助测试人员理解Android应用功能，从而提高测试效率。基于“相似Android应用共享用户行为模式”的构想，提出一种Android应用的用户行为模式挖掘及复用方法，以降低Android应用测试成本并提高测试效率。具体而言，针对待测Android应用，从其相似Android应用挖掘出用户行为模式；然后利用基于语义的事件模糊匹配策略为待测应用寻找对应事件，并基于用户图形界面（GUI）模型的最优路径选择策略为待测应用生成目标事件序列，从而实现相似应用间的用户行为模式复用。针对三类应用的32种用户行为模式进行实验，结果表明，87.4%的行为模式可在相似Android应用上被完整复用，并且被复用的行为模式可有效覆盖待测应用中90.2%的重要状态。可见，所提方法为Android应用测试提供了有效支撑。

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2. 基于FPGA的卷积神经网络定点加速

雷小康, 尹志刚, 赵瑞莲

计算机应用 2020, 40 (10): 2811-2816. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020020256

摘要（578）

PDF （1063KB）（808）

针对卷积神经网络（CNN）在资源受限的硬件设备上运行功耗高及运行慢的问题，提出一种基于现场可编程门阵列（FPGA）的CNN定点计算加速方法。首先提出一种定点化方法，并且每层卷积设计不同的尺度参数，使用相对散度确定位宽的长度，以减小CNN参数的存储空间，而且研究不同量化区间对CNN精度的影响；其次，设计参数复用方法及流水线计算方法来加速卷积计算。为验证CNN定点化后的加速效果，采用了人脸和船舶两个数据集进行验证。结果表明，相较于传统的浮点卷积计算，所提方法在保证CNN精度损失很小的前提下，当权值参数和输入特征图参数量化到7-bit时，在人脸识别CNN模型上的压缩后的权重参数文件大小约为原来的22%，卷积计算加速比为18.69，同时使FPGA中的乘加器的利用率达94.5%。实验结果表明了该方法可以提高卷积计算速度，并且能够高效利用FPGA硬件资源。

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3. 基于动态集合进化算法的弱变异测试用例集生成

郭后钱, 王微微, 尚颖, 赵瑞莲

计算机应用 2017, 37 (9): 2659-2664. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2659

摘要（507）

PDF （1113KB）（393）

为解决基于集合进化算法（SEA）的弱变异测试用例集生成过程中个体规模固定和执行开销大的问题，提出一种基于动态集合进化算法（DSEA）的弱变异测试用例集生成方法。以测试用例集为个体，生成覆盖所有变异分支的弱变异测试用例集。在进化过程中，集合精简算子根据最优个体的最小子集及其未覆盖变异分支数量计算所需测试用例集的最小规模，并基于该最小规模调整种群中所有个体的规模，以生成最小规模的弱变异测试用例集，同时设计了适用于评估以测试用例集为个体的适应度函数。实验结果表明，动态集合进化算法指导弱变异测试用例集生成，获得的测试用例集规模比个体初始规模平均约简了50.15%，执行时间比集合进化的弱变异测试用例集生成最多降低了74.58%。因此，动态集合进化算法为最小规模的弱变异测试用例集生成和提升算法速度提供了一种解决方案。

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4. 基于线性权重最优支配的高维多目标优化算法

朱占磊, 李征, 赵瑞莲

计算机应用 2017, 37 (10): 2823-2827. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.10.2823

摘要（555）

PDF （923KB）（518）

在高维多目标优化问题中，Pareto支配关系存在非支配解随优化目标数增加呈指数级增长和种群选择压力下降等问题。针对这些问题，基于线性权重聚合函数和支配关系两种比较多目标解方法的思想，提出一种线性权重最优支配关系（LWM-dominance），并理论证明了LWM非支配解集是Pareto非支配解集的子集，同时保留了种群中重要的角解。进一步地，基于LWM支配关系，实现了一个高维多目标进化优化算法，基于该算法的实验验证了LWM支配关系的性质。在随机解空间中的实验结果表明LWM支配关系适用于5~15个目标的高维多目标优化问题，通过DTLZ1~DTLZ7高维多目标优化问题进化过程中LWM非支配解集与Pareto非支配解集规模的对比实验，结果表明优化目标数为10和15时非支配解的比例平均下降了约17%。

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5. 面向多目标测试用例优先排序的蚁群算法信息素更新策略

邢行, 尚颖, 赵瑞莲, 李征

计算机应用 2016, 36 (9): 2497-2502. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.09.2497

摘要（576）

PDF （981KB）（431）

针对蚁群算法在求解多目标测试用例优先排序（MOTCP）时收敛速度缓慢、易陷入局部最优的问题，提出一种基于上位基因段（ETS）的信息素更新策略。利用测试用例序列中ETS可以决定适应度值的变化，选取ETS作为信息素更新范围，再根据ETS中测试用例间的适应度增量和测试用例的执行时间更新路径上的信息素值。为进一步提升蚁群算法求解效率、节省蚂蚁依次访问测试用例序列的时间，优化的蚁群算法还通过估算ETS长度重新设置蚂蚁遍历测试用例的搜索终点。实验结果表明，与优化前的蚁群算法及NSGA-Ⅱ相比，优化后的蚁群算法能提升求解MOTCP问题时的收敛速度，获得更优的Pareto解集。

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6. 基于并发程序数据竞争故障的变异策略

吴俞伯, 郭俊霞, 李征, 赵瑞莲

计算机应用 2016, 36 (11): 3170-3177. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.11.3170

摘要（548）

PDF （1458KB）（404）

针对并发程序变异测试中并发变异算子触发数据竞争故障能力较低的问题，提出了基于数据竞争故障的变异策略。从并发变异算子设计的角度给出了面向锁对象的变异策略（LMS）和面向共享变量的变异策略（SMS），设计了重置同步锁（SLRO）和移出共享变量操作（MSVO）两个并发变异算子。从变异点选取的角度给出了一种同步关系对变异点选取策略（SMPSS）。在12个Java类库并发程序上，应用SLRO和MSVO算子针对SMPSS选取出的变异点植入故障，生成变异体，并使用JPF检测工具，检测生成的变异体引发数据竞争故障的能力。实验结果表明，新设计的SLRO和MSVO变异算子对12个被测程序分别生成了121和122个有效变异体，变异算子的有效性分别为95.28%和99.19%。由此可知，新设计的并发变异算子能有效触发数据竞争故障。

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7. 基于全同步对覆盖的线程调度序列生成方法

石存沣, 李征, 郭俊霞, 赵瑞莲

计算机应用 2015, 35 (7): 2004-2008. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.07.2004

摘要（504）

PDF （994KB）（376）

针对多线程并发程序生成覆盖同步语句的线程调度序列(TSS)效率低问题,提出了一种基于全同步对覆盖(APSC)准则的TSS生成(TGBA)方法。首先,对并发程序中的同步语句,定义了同步对及APSC;然后,给出了一个同步对-线程关联图(SPTG)构建方法;在此基础上,生成满足APSC的TSS;最后,使用JPF检测工具,对4个Java类库并发程序进行了TSS生成实验,并与常用的默认线程调度(DS)、抢占式线程调度(PS)和交叉线程调度(CS)序列生成方法在生成效率方面进行了对比分析。实验结果表明,与DS、CS方法相比,TGBA方法生成的TSS能够覆盖全部同步对;当满足APSC时,与PS方法相比,TGBA方法测试生成所需要的状态数、迁移数至少减少了19889和44352,并且生成效率平均提升了1.95倍,因此TGBA方法能够降低状态空间的规模开销,提高TSS的生成效率。

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8. 多协议标签交换流量工程隧道实时监测方法——MTRM

朱利娜梁伟赵瑞莲毕经平

计算机应用 2012, 32 (07): 1812-1815. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01812

摘要（930）

PDF （638KB）（529）

针对现有工作无法实时动态监测多协议标签交换(MPLS)流量工程(TE)隧道状态变化的问题，提出了一种MPLS TE隧道实时监测方法——MTRM。在网络中植入被动采集探针以采集OSPF-TE信令，以此为基础构建网络模型，使用隧道路径实时监测算法进行实时的隧道路径计算，最终实现动态监测。仿真实验在15个节点的MPLS网络中进行。结果表明，MTRM能够在5s之内监测到隧道变化，准确率超过90%。这种MPLS TE隧道实时监测方法，大大降低了MPLS网络管理和流量工程实施的难度，具有广阔的应用前景。

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9. 基于禁忌搜索算法的可扩展有限状态机模型测试数据自动生成

任君赵瑞莲李征

计算机应用 2011, 31 (09): 2440-2443. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02440

摘要（1413）

PDF （746KB）（477）

可扩展有限状态机(EFSM)模型的测试用例生成包括测试路径生成和测试数据生成两部分。然而，目前针对EFSM模型的测试研究大多集中于测试路径生成。为探索路径上测试数据的自动生成，提出一种面向EFSM路径的测试数据生成方法，利用禁忌搜索(TS)策略实现了EFSM测试数据的自动生成；分析了影响EFSM测试数据生成的关键因素，并与遗传算法(GA)的生成效率进行了比较。实验结果表明：基于TS算法的EFSM模型测试数据自动生成是确实可行的，其测试生成效率相对于GA有很大提高。