吴立金
- 作品数：22 被引量：72H指数：4
- 供职机构：中国船舶工业综合技术经济研究院更多>>
- 发文基金：国防科技工业技术基础科研项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术交通运输工程更多>>
- 舰船装备软件测试数据自动生成方法及其应用研究被引量：3
- 2015年
- 针对舰船装备软件接口报文信息量大,难于有效生成测试数据的现状,提出了一种基于网络信息交换协议的测试数据自动生成方法;首先通过分析网络信息交换协议中对接口报文的格式要求,获取测试数据要素信息,然后根据该信息自动生成接口报文数据,并且对所涉及的实际物理量和状态位数据进行必要转换,从而得到可执行的测试数据;在此基础上,开发舰船装备软件自动化测试平台,并将其应用于实际测试项目,有效提高了测试数据生成效率。
- 何伟韩新宇唐龙利张楠吴立金
- 关键词：测试数据自动生成
- 软件保障性要求研究
- 本文通过对软件保障性概念进行研究，从目的、对象、时机、特性、重点、要求等方面对软件保障性理论进行深入分析，指出了软件保障与硬件保障的不同，描述了软件保障的模式，分析了软件保障性工程应用现状和软件保障性影响因素，论述软...
- 方兴吴立金方颖唐龙利
- 关键词：可靠性软件维护
- 文献传递
- 一种基于PCI的键盘和鼠标模拟系统
- 本实用新型公开了一种基于PCI的键盘和鼠标模拟系统，包括主控计算机、PCI板卡、驱动软件，PCI板卡与主控计算机相连，驱动软件设置于主控计算机内。本实用新型的目的是提供一种既能模拟USB键盘和鼠标以及USB存储设备，又能...
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- 文献传递
- SFMECA在软件安全中的应用与CA技术研究
- 2015年
- 软件失效模式影响及危害分析(SFMECA)是软件安全性分析的一种重要手段,本文总结了SFMECA在可靠性与安全性中应用的区别,并将SFMECA与需求安全性分析验证技术有机结合,提出了基于风险分类的危害性分析(CA)技术,使软件CA具有可操作性。
- 吴立金韩新宇唐龙利
- 关键词：失效模式安全性
- 一种非侵入式嵌入式软件图形用户界面自动化测试方法
- 本发明涉及一种非侵入式嵌入式软件图形用户界面自动化测试方法，属于软件图形用户界面测试技术领域。本发明提出的方法基于嵌入式软件图形用户界面进行捕获、识别、键盘鼠标模拟和测试自动控制，实用可行，通过采集将识别出的图像输出信息...
- 唐龙利韩新宇吴立金夏冉
- 文献传递
- 一种非侵入的GUI自动化测试系统设计被引量：4
- 2017年
- 针对嵌入式GUI软件自动化测试,提出一种非侵入的GUI自动化测试系统设计方案,能够使用Python格式的测试脚本灵活描述测试用例的执行步骤,能够自动化执行测试脚本;系统将人机交互步骤转成鼠标键盘模拟设备的控制命令,实现对被测软件鼠标键盘的控制,从而输入需要的人机交互信息,实现测试用例的自动执行;同时以不干扰被测系统为原则,直接采集被测系统输出到显示器中的视频数据,通过对图像数据的处理进行图像对比、图像查找和文字识别,根据测试用例预期输出自动判断用例的执行结果;该测试系统解决了嵌入式软件GUI自动化测试的难题,提高了测试效率。
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- 关键词：嵌入式图形用户界面自动化测试测试脚本
- 软件保障性要求研究
- 2015年
- 本文通过对软件保障性概念进行研究，从目的、对象、时机、特性、重点、要求等方面对软件保障性理论进行深入分析，指出了软件保障与硬件保障的不同，描述了软件保障的模式，分析了软件保障性工程应用现状和软件保障性影响因素，论述软件保障性要求的范围并给出了软件保障性要求提出的方法与关注事项，为专门开展软件保障性工作奠定基础。
- 方兴吴立金方颖唐龙利
- 关键词：可靠性软件维护
- 一种非侵入式嵌入式软件图形用户界面自动化测试方法
- 本发明涉及一种非侵入式嵌入式软件图形用户界面自动化测试方法，属于软件图形用户界面测试技术领域。本发明提出的方法基于嵌入式软件图形用户界面进行捕获、识别、键盘鼠标模拟和测试自动控制，实用可行，通过采集将识别出的图像输出信息...
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- 基于模型的软件接口故障注入测试平台技术
- 2016年
- 针对软件接口类型多、接口故障注入自动控制复杂的困难以及目前缺少有效的软件接口故障注入工具现状,对软件故障注入中的交联接口故障注入技术展开研究,提出了一种基于模型的软件接口故障注入测试平台技术;通过交联接口测试可视化建模和接口故障注入算子设计,自动生成XML格式的测试用例,并且通过基于XSLT的脚本自动化生成与执行技术实现测试的控制与执行;故障注入测试主机与接口故障注入器网络连接,接口故障注入器将接口故障数据转换成以太网、串口或CAN网络数据注入到被测软件中,并返回被测件输出数据到测试主机实现测试数据收集与判断;基于模型的软件接口故障注入测试平台具有较强的通用性与易用性,提高了接口故障注入测试的效率,降低了接口测试的成本。
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- 基于深度学习的故障预测技术研究被引量：25
- 2018年
- 针对常规故障预测方法难以分析复合故障的情况下各个故障对系统的交互作用、难以分析装备数据复杂特征、难以实时准确预测故障等现状,对现代大数据和人工智能方法应用在故障预测领域进行研究,提出基于深度学习的故障预测技术,将系统故障预测可分为动态预测和静态预测;利用深度学习算法处理装备状态监测和试验验证获得的海量故障数据,通过故障模型训练、故障特征识别、故障演化规律获取来对系统进行在线动态预测;针对软件故障突变特性,利用软件质量特征属性进行静态故障预测;同时,提出使用开源深度学习框架TensorFlow进行系统研制方法;通过基于深度学习的故障预测技术,能够提高装备故障预测能力。
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- 关键词：故障预测
