摘要：为了提高煤炭运输设备故障自动识别系统的智能化程度,利用传感器感知信息技术,对煤炭运输设备故障自动识别系统进行研究。采用传感器建立信号采集数学模型,感知设备运行信息,并消除运行信息中的干扰信号;采用抗干扰能力强的排列熵空间重构信号,提取煤炭运输设备故障信号特征;将设备故障信号特征作为SVM特征空间上的训练数据集,计算最优分类函数划分设备故障信号特征类别,根据划分的信号特征类别,自动识别输送机设备故障,确定煤炭运输设备技术参数和故障信号。测试结果表明,此次研究的故障自动识别方法提取的故障信号排列熵特征值具有明显的区分度,故障平均识别精度高达96.86%。

摘要：针对软件测试平台的费用高、测试效果不理想,大幅推广不理想,提出了一种基于云计算的软件测试平台设计方法。首先对该测试平台进行了技术可行性和功能需求分析,其次对该平台进行了详细的设计,最后设计并实现了云计算的软件测试平台,提高软件测试效率、增强软件测试能力等功能。通过系统测试,系统运行良好,而且操作简单。本系统为软件测试提供较强的实用性和参考性。