缺陷选择论文-夏清友,李涛,姚传党,李平仁

缺陷选择论文-夏清友,李涛,姚传党,李平仁

导读:本文包含了缺陷选择论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:钛管,涡流检测,频率,减薄

缺陷选择论文文献综述

夏清友,李涛,姚传党,李平仁[1](2019)在《钛管涡流检测的频率选择及其汽蚀减薄缺陷的定量》一文中研究指出在凝汽器钛管的涡流检测中,采用不同的检测频率,以使涡流渗透一定厚度的管壁,从而达到检出缺陷的目的,并且介绍了不同检测频率对缺陷定量测量的差异性。通过理论分析及实际现场检测试验,总结了凝汽器钛管涡流检测时,选择检测频率以及定量检测外壁减薄类缺陷的一般方法,可为在役检测提供参考。(本文来源于《无损检测》期刊2019年11期)

周新德,彭平锋[2](2019)在《基于主体行为选择的我国农业绿色发展机制缺陷分析》一文中研究指出经济主体的行为选择直接决定了经济发展的路径,农业绿色发展必须充分考虑相关经济主体的行为选择。从主体行为选择角度来看,我国目前推动农业绿色发展的政府、市场和公众参与机制都还存在一定的缺陷和不足。(本文来源于《粮食科技与经济》期刊2019年10期)

蒋帅[3](2019)在《基于特征选择的软件缺陷预测方法》一文中研究指出软件缺陷对软件功能的实现具有不可预知的危险,是软件产品的固有成分,提高软件的可靠性,关键在于降低软件缺陷出现的概率,而如何利用已有缺陷数据构建预测系统框架是研究的重点.针对传统软件测试技术虽然能够有效发现软件缺陷,但需要消耗大量的时间和精力,制约软件开发效率的缺点,提出基于特征选择的软件缺陷预测方法,算法对软件缺陷模型的经验数据集进行多特征选择,进而克服数据集之间的冗余性移除无关特征,得到缺陷模型的分类,最终实现软件缺陷的精确预测.实验表明,基于特征选择的软件缺陷预测方法具有较好的预测效果和较高的应用价值.(本文来源于《平顶山学院学报》期刊2019年05期)

许宁宁[4](2019)在《管理层认知偏差与内部控制信息披露行为选择——基于存在内部控制重大缺陷上市公司的两阶段分析》一文中研究指出以2012—2015年沪深两市存在内部控制重大缺陷的上市公司为研究样本,在重大缺陷存在的前提下,采用局部可观察双变量Probit模型,从已存在缺陷的识别和披露两个方面,考察管理层过度自信和短视等认知偏差对内部控制信息披露行为选择的影响。研究发现:管理层过度自信程度越高,公司越可能降低对缺陷严重程度的认定,从而导致内部控制信息披露中的行为选择问题;管理层短视程度越高,公司越可能隐瞒所识别的重大缺陷,从而导致内部控制信息披露中的行为选择问题。进一步研究发现,我国上市公司内部控制信息披露行为选择的方式正在发生变化,即从隐瞒重大缺陷逐渐转变为降低重大缺陷的严重程度进行披露。在该情形下,管理层过度自信和短视等认知偏差对内部控制信息披露行为选择的影响仍然显着。研究结论对于有效治理公司内部控制信息披露行为选择具有一定的借鉴意义。(本文来源于《审计与经济研究》期刊2019年05期)

朱小娟[5](2019)在《基于Embedded中的Adaboost特征关联数据选择在软件缺陷优化的应用方法研究》一文中研究指出传统Adaboost算法在处理软件缺陷数据时,不能考虑软件缺陷数据为不平衡数据(无缺陷的样本数远远超过有缺陷的样本数)的问题,且通过Adaboost算法选择出来的软件特征之间存在相关性,若不进行及时改进,将影响分类、预测的结果。利用互信息方式,将Adaboost集成算法改进为"MAboost"算法,且改进后算法,具有更强的特征关联数据选择能力。(本文来源于《黑河学院学报》期刊2019年04期)

董红磊,王琰,肖凌云,陈玉忠,张金换[6](2019)在《汽车产品缺陷认定方法及分级选择流程研究》一文中研究指出国内外目前尚未形成统一的汽车产品缺陷认定方法,导致生产者和消费者间的召回争议事件频发。本文结合大量典型汽车召回案例,归纳提出案例推理、风险评估和工程分析试验3种适用于不合理危险缺陷的认定方法。从资源、时间、成本和技术等方面考虑,提出3种方法适用性分级选择流程,以期实现缺陷判定的标准化和规范化。(本文来源于《标准科学》期刊2019年04期)

李叶飞,官国飞,葛崇慧,陈翔,倪超[7](2019)在《FSDNP:针对软件缺陷数预测的特征选择方法》一文中研究指出软件缺陷预测先前的研究工作主要关注软件缺陷分类问题,即判断一个软件模块是否含有缺陷。如何量化一个软件模块中含有软件缺陷的数量问题还未被很好地研究。针对该问题,提出了一种两阶段的软件模块缺陷数预测特征选择方法FSDNP:特征聚类阶段和特征选择阶段。在特征聚类阶段中,使用基于密度峰聚类的算法将高度相关的特征进行聚类;在特征选择阶段,设计了叁种启发式的排序策略从簇中删除冗余的和无关的特征。在PROMISE数据集上,使用平均错误率和平均相对错误率指标,与6个经典的方法进行了比较。实验结果表明,FSDNP能够有效移除冗余的和无关的特征,构建高效的软件缺陷数预测模型。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2019年14期)

龙凤姣[8](2019)在《外部监管、公司治理与内部控制缺陷披露——基于管理层动机选择的视角》一文中研究指出以2014—2016年发生财务报表重述的沪深主板A股上市公司为基础,确定内部控制存在缺陷的上市公司样本,依据上市公司是否在自评报告中披露内部控制缺陷信息,从外部监管和公司治理两个维度分析了内部控制缺陷信息"动机选择"的影响因素。研究发现:事务所规模大、监事会规模大、财务风险大的上市公司更倾向于主动披露内部控制缺陷信息,而企业规模大、发生事务所变更、总经理和董事长两职合一的上市公司更倾向于隐瞒内部控制缺陷信息。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2019年02期)

樊萌,冯辉,张重远[9](2019)在《管材超声探伤用标准人工缺陷计量标准选择分析》一文中研究指出航空不锈钢管材超声探伤用标准人工缺陷的最小深度为50μm,其最大允许误差绝对值MPEV仅为5μm,对于允差很小的微小尺寸测量,选择合适的计量标准尤为关键。本文采用显微镜+测量软件作为计量标准对样品进行测量,通过对测量结果的不确定度及其符合性的评定,认为采用显微镜+测量软件作为计量标准对人工缺陷复形样品剖面进行测量可以满足计量要求。(本文来源于《计量与测试技术》期刊2019年01期)

刘文杰,江贺[10](2019)在《基于特征选择的软件缺陷报告严重性评估》一文中研究指出针对Bugzilla缺陷跟踪系统的Eclipse项目软件缺陷报告数据集,使用特征选择和机器学习算法对向量化的原始数据进行特征降维、权重优化等处理,得到数据维度较低的优化数据集,并采用分类算法评估软件缺陷报告严重程度。通过对4种特征选择算法及4种机器学习算法处理结果的交叉对比表明,使用信息增益特征选择算法对原始数据集进行特征优化,并结合多项式贝叶斯算法对优化数据集进行训练与测试,可使软件缺陷报告严重性预测的AUROC值提高至0.767。(本文来源于《计算机工程》期刊2019年08期)

缺陷选择论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

经济主体的行为选择直接决定了经济发展的路径,农业绿色发展必须充分考虑相关经济主体的行为选择。从主体行为选择角度来看,我国目前推动农业绿色发展的政府、市场和公众参与机制都还存在一定的缺陷和不足。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

缺陷选择论文参考文献

[1].夏清友,李涛,姚传党,李平仁.钛管涡流检测的频率选择及其汽蚀减薄缺陷的定量[J].无损检测.2019

[2].周新德,彭平锋.基于主体行为选择的我国农业绿色发展机制缺陷分析[J].粮食科技与经济.2019

[3].蒋帅.基于特征选择的软件缺陷预测方法[J].平顶山学院学报.2019

[4].许宁宁.管理层认知偏差与内部控制信息披露行为选择——基于存在内部控制重大缺陷上市公司的两阶段分析[J].审计与经济研究.2019

[5].朱小娟.基于Embedded中的Adaboost特征关联数据选择在软件缺陷优化的应用方法研究[J].黑河学院学报.2019

[6].董红磊,王琰,肖凌云,陈玉忠,张金换.汽车产品缺陷认定方法及分级选择流程研究[J].标准科学.2019

[7].李叶飞,官国飞,葛崇慧,陈翔,倪超.FSDNP:针对软件缺陷数预测的特征选择方法[J].计算机工程与应用.2019

[8].龙凤姣.外部监管、公司治理与内部控制缺陷披露——基于管理层动机选择的视角[J].重庆理工大学学报(自然科学).2019

[9].樊萌,冯辉,张重远.管材超声探伤用标准人工缺陷计量标准选择分析[J].计量与测试技术.2019

[10].刘文杰,江贺.基于特征选择的软件缺陷报告严重性评估[J].计算机工程.2019

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