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Enregistrement W2078272095 · doi:10.1243/0954405011515415

A software environment for flexible manufacturing system control software testing

2001· article· en· W2078272095 sur OpenAlexaff
Bi Zhu, Wenjun Zhang, Qiutong Li

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part B Journal of Engineering Manufacture · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePetri Nets in System Modeling
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware constructionComputer scienceSoftware developmentSoftware engineeringSystem integration testingSoftware reliability testingSoftwareTask (project management)Petri netSoftware systemVerification and validationReal-time Control System SoftwareEmbedded systemSystems engineeringEngineeringOperating systemDistributed computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of flexible manufacturing system (FMS) control software is a complex task in terms of both the hardware and the software. It is therefore an important task to provide testing facilities for FMS control software in the course of its development. This paper reports on the development of an FMS control software testing environment. The architecture of this testing environment is built to make the system open and intelligent. The openness is achieved to allow for the change in requirements, and the intelligence is meant to reduce manual work in software testing. A generic Petri net (GPN) model representing the behaviour of an FMS is introduced. A set of algorithms for detecting faults in the operation of an FMS control software program is proposed on the basis of the GPN model.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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