基于知识图谱和自动机器学习的软件缺陷预测

不稳定和召回率低效的软件缺陷预测模型难以在行业领域应用，为解决稳定和高效各项性能评价指标的软件缺陷预测模型在工程实践应用的问题，提出了一种基于知识图谱和自动化机器学习的软件缺陷预测方法AutoKGGAS，首先获取软件缺陷预测模型数据，对知识建模、知识获取、知识融合、知识储存与知识计算等知识图谱构建技术研究，实现知识图谱推荐优质软件缺陷预测模型作为自动化搜索的热启动输入条件，根据不同的软件缺陷预测评价指标，优化不同最佳的模型结构.其次实证研究采用NASA开源数据集实验对象和六种性能评价指标，实验结果表明， AutoKGGAS自动化软件缺陷预测模型在不同数据集不同评价指标方面，性能优于知识图谱推荐的传统经典软件缺陷预测模型.自动化软件缺陷预测模型为航天软件缺陷预测辅助代码审查测试提供了原型，在工程实践应用方面具有重要的意义.     

基于MATLAB/Simulink的变频电机系统能耗实用模型

变频电机系统能耗分析需要对系统各环节建立准确的损耗计算模型。针对目前有限元模型建模繁琐、计算量大的现状,在考虑了变频电源谐波对铁耗电阻影响的基础上,建立了计及铁耗等效电阻的异步电机数学模型及PWM变频器主电路损耗模型,提出一种基于MATLAB/Simulink的变频电机系统实用模型,实现了变频电机系统各环节损耗准确分析。通过对不同工况下变频器、电机和系统总效率的仿真分析,揭示了传统忽略变频器能耗的损耗分析方法对系统最佳运行点估算存在一定误差。为了验证模型正确性,对一组5.5 kW变频电机系统进行了试验对比,验证了文中模型能够正确有效地模拟变频电机系统运行。研究成果为进一步研究系统能耗最优控制策略提供了重要理论支撑。