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题名一种基于Web信息系统的性能测试模型
被引量：4
- 1
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作者
李健
王亚民
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机构
西安电子科技大学经济管理学院
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出处
《现代图书情报技术》
CSSCI
北大核心
2009年第10期45-49,共5页
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文摘
通过对Web系统性能测试指标和用户访问特征的分析,针对每个特征提出解决方案,在原有Web性能测试模型的基础上,提出一种新的基于Web信息系统的性能测试模型,增加综合性能指标:实际请求时间和请求成功率,改进性能测试流程,并通过实例来验证模型的正确性和有效性。
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关键词
WEB信息系统
WEB性能测试
用户访问特征
wptm
性能指标
测试流程
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Keywords
Web information system Web performance testing Accessing characteristic wptm Performance indicator Testing process
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分类号
TP311.52
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名一种改进的Web性能测试模型
被引量：5
- 2
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作者
崔冬华
王立群
丁周芳
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机构
太原理工大学计算机与软件学院
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出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2009年第6期179-182,共4页
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基金
山西省自然科学基金项目(2008011040)
山西省回国留学人员科研项目(2007-27)
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文摘
在分析Web性能测试模型WPTM(Web Performance Testing Model)的基础上,提出了一种改进的Web性能测试模型IWPTM(Improved Performance Testing Model).增加了性能指标:思考时间,形成了一个Web性能测试框架,并在此基础上给出了一个新的性能测试流程.IWPTM弥补了WPTM中性能指标独立的不足,增加的思考时间使性能测试更为真实地模拟用户操作,测试结果更加准确.
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关键词
Web性能测试模型
负载
性能指标
思考时间
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Keywords
wptm
load
performance indicators
think time
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名小波包变换-有监督N/γ甄别模型构建
被引量：1
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作者
刘路峰
邵晖
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机构
国民核生化灾害防护国家重点实验室
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出处
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2022年第3期484-490,共7页
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基金
国家自然科学基金(12075318)资助。
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文摘
探究基于小波包变换(WPTM)和有监督学习算法的n/γ甄别模型搭建。利用WPTM分解脉冲信号并提取频域特征,消除甄别模型对时间特征的依赖。通过主成分分析(PCA)对WPTM输出信号降维,从而减少数据量并加快算法训练速度。将降维结果输入决策树、支持向量机(SVM)和神经网络(ANN)有监督学习算法,通过精度、召回率和F1分数对三种算法进行评估。结果表明:WPTM-PCASVM和WPTM-PCA-ANN组合模型甄别精度较高,可应用于混合辐射场的n/γ甄别。
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关键词
n/γ甄别
液体闪烁体探测器
小波包变换
人工神经网络
决策树
支持向量机
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Keywords
Neutron-gamma Discrimination
Liquid Scintillator
wptm
ANN
DT
SVM
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分类号
O571.53
[理学—粒子物理与原子核物理]
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题名基于Web2.0的系统性能测试技术研究
被引量：1
- 4
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作者
宋士涛
张佳佳
张燕
刘文杰
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机构
国家网络软件产品质量监督检验中心(济南)山东省软件产品质量监督检验中心
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出处
《山东广播电视大学学报》
2016年第3期86-88,F0003,共4页
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基金
山东省质量技术监督局科技计划项目(2013KY22)
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文摘
在分析Web性能测试模型WPTM(Web Performance Testing Model)的基础上,参考软件测试V模型和W模型,提出了一种性能测试PV模型(Performance V Model)。增加了用户思考时间、请求放弃率等用户特征,与其它性能指标结合,综合评价系统性能。该模型引入了项目管理,对性能测试各阶段进行明确规定,并评审以保证质量。测试结果表明,该模型能够客观、准确地评价被测软件的性能。
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关键词
性能测试
WEB
2.0系统
性能测试模型
wptm
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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