MOOCTEST_基础课程_PIE模型

本文深入探讨了软件缺陷的三个阶段:缺陷(Fault)、错误(Error)和失效(Failure),并详细解释了它们在软件生命周期中的具体表现。通过一个具体例子,阐述了这三者之间的联系与区别,以及在复杂程序中识别和定位缺陷的挑战。

Software Fault: A static defect in the software(i.e.,defect) “缺陷”——Execution

Software Error: An incorrect internal state that is the manifestation of some faults.

        ”错误的中间状态“——Infection

Software Failure: External, incorrect behavior with respect to the requirements or other         description of the expected behavior."失效“——Propagation

PIE Model

  • Execution/Reachability:The location or locations in the program that contain the fault must be reached.
    •   A  test may not execute the location of the fault.(控制流调用较为复杂)
  • Infection 感染: The state of the program must be incorrect.
    •   A test executing the fault may not produce an error.(结果相同)
  • Propagation 传播: The infected state must propagate to cause some output of the program to be incorrect.
    •   An error may not be propagated to the output.(结果相同)

例如:

一个程序用for循环求数组和,并且求均值,但i错误的从1开始。——此时对应Fault

当程序运行后,程序将数组第一个数据跳过。——此时对应Error

程序运行结束,输出结果错误。——此时对应Failure

但是,这三种情况有时不会显而易见。

Fault. 当程序复杂时,如果程序没有运行到错误的地方则无法发现Fault。

Error. 按照上例,如数组0 4 5,求和、均值结果正确,并不会产生Error。

Failure. 按照上例,如数组4 3 5,求和发生Error,但均值没有错误,属于No Failure.

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
### 使用 Pandas 绘制饼图 在 Python 中,可以使用 Pandas 库的 `plot.pie()` 方法对 `exercise_frequency_counts` 数据进行可视化,绘制饼图以展示各类别频率的分布情况。此方法基于 Matplotlib 实现,提供了简洁的接口用于快速生成图表。 为了绘制饼图,首先需要确保 `exercise_frequency_counts` 是一个 Pandas Series 或 DataFrame。假设 `exercise_frequency_counts` 是一个 Series,可以直接调用 `.plot.pie()` 方法进行绘图: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 假设 exercise_frequency_counts 是一个 Pandas Series exercise_frequency_counts = pd.Series({ 'A': 10, 'B': 20, 'C': 30, 'D': 40 }) # 绘制饼图 exercise_frequency_counts.plot.pie(autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.title('Exercise Frequency Distribution') plt.ylabel('') # 隐藏默认的 y 轴标签 plt.show() ``` 在上述代码中,`autopct='%1.1f%%'` 用于显示百分比数值,`startangle=90` 使饼图从顶部开始绘制,提升可读性。通过 `plt.title()` 和 `plt.ylabel()` 可以进一步美化图表的标题和坐标轴标签。 如果 `exercise_frequency_counts` 是一个 DataFrame,且需要指定某一列作为饼图的数据源,可以通过以下方式实现: ```python # 假设 exercise_frequency_counts 是一个包含多列的 DataFrame # 选择某一列进行绘图 exercise_frequency_counts['column_name'].plot.pie(autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.title('Exercise Frequency Distribution by Column') plt.ylabel('') plt.show() ``` 此外,可以通过设置 `explode` 参数突出显示某一扇区,例如: ```python # 突出显示第一个扇区 explode = (0.1, 0, 0, 0) # 仅第一个扇区分离 exercise_frequency_counts.plot.pie(explode=explode, autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.title('Exploded Pie Chart') plt.ylabel('') plt.show() ``` 上述方法适用于频率统计类数据的可视化,例如字符频率统计(如 `char_freq()` 函数的输出)[^1],可以直观地展示各类别在整体中的占比情况。 ###
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