导读:本文包含了检测系统软件论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:JAVA软件,故障自动检测,系统设计
检测系统软件论文文献综述
苗金萍[1]（2019）在《基于JAVA的软件故障自动检测系统设计方法探讨》一文中研究指出故障自动检测系统的设计能够提高系统程序的运行效率,增强其软件的健壮性。在软件故障自动检测当中不合理的方法可能对导致程序的紊乱,不仅仅会打击自动检测的效率,还有可能会降低系统的安全性能。而JAVA语言编程具有健壮性、安全性、平台独立、稳定性的特点,使用JAVA制作软件故障自动检测系统设计具有一定的优势。笔者本文便基于JAVA编程语言,来探析软件故障自动检测系统的设计。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年10期）
杨泽榕,黄桂林[2]（2019）在《一种简便式工业锅炉水质在线检测系统软件的研发》一文中研究指出研发一种简便式工业锅炉水质在线检测系统的软件,连续分析锅炉水质电导率和pH值,通过设置相关参数,经软件分析计算得出排污率和加药量,设定排污和加药报警提醒。软件采用通用信息系统开发框架MyFrame进行开发,主要有数据采集、水质监测、水质报警、系统设置、系统管理等业务模块,采用浏览器型式登陆。(本文来源于《广东化工》期刊2019年18期）
周鹏,杨玮,冀荣华,兰红,李民赞[3]（2019）在《基于Windows平台的车载式土壤全氮快速检测系统软件》一文中研究指出为了建立一套土壤全氮含量在线快速测量方法,基于Windows平台设计了车载式土壤全氮快速检测系统软件,系统软件设计包括软件架构设计和软件功能设计。在Windows平台上使用MySQL数据库管理软件作为检测系统软件数据库进行设计,实现检测系统软件与MySQL数据库的数据交互;软件功能设计主要包括检测系统软件主界面设计、数据采集、分析界面设计,以及利用HTML5地理位置定位技术实现土壤数据检测点的轨迹成图界面设计。当车载式土壤全氮快速检测系统进行土壤检测时,系统软件采集不同敏感波长处的土壤光谱数据,通过嵌入在检测系统软件中的土壤全氮含量预测模型,反演得到土壤全氮含量信息,同时采集的GPS信息通过HTML5地理位置定位技术实现土壤数据检测点的轨迹成图。最后,对检测系统软件进行了测试,测试结果表明,车载式土壤全氮快速检测系统软件能够有效采集和显示不同敏感波长处的土壤光谱信息、土壤全氮含量及GPS信息,并能够准确生成土壤数据检测点的轨迹图,证明了基于Windows平台的车载式土壤全氮快速检测系统软件的可靠性和稳定性,能够满足田间在线、快速检测土壤全氮含量及生成土壤数据检测点轨迹图的需求。(本文来源于《农业机械学报》期刊2019年S1期）
陈浩,吴裕斌,吴鑫,曹丹华[4]（2019）在《工业视觉检测系统控制终端软件设计》一文中研究指出针对传统工业视觉检测系统控制终端软件存在耦合性高、扩展能力差、实时性不强的缺点,给出了一种运行在嵌入式Linux系统上的控制终端软件设计方案。该方案利用分层模型思想和中间件技术对传统MVC模式进行改进,进一步降低软件耦合;采用线程池技术处理不同设备的交互请求,通过支持向量回归(SVR)算法对请求完成时间进行预测估算,并基于预测结果动态确定线程优先级。实验结果表明,所设计的控制终端软件耦合程度低,实时性强,请求超时发生率仅为1.74%。(本文来源于《仪表技术与传感器》期刊2019年06期）
鲁倩[5]（2019）在《基于多特征和注意力机制的Android恶意软件检测系统的研究与实现》一文中研究指出随着智能时代的到来,人们的智能生活从智能手机到智能电视再到智能家居逐步深入。Android平台的应用也从手机逐步拓展到各种智能设备,随着Android系统参与人们生活的方方面面,其对个人信息的处理也越来越多,基于Android的各类应用持井喷式增长。然而Android平台的恶意软件也同样有所增长,数据显示,2018年Android平台新增病毒包达800.62万个,支付类病毒包新增5.9万个。由此可见,研究Android恶意软件的检测,对于保护人们的个人信息和财产安全越来越重要。以往的Android恶意代码检测的静态方法多基于APK文件的单一表层特征,然而随着恶意代码的隐蔽性增强,单一表层特征的检测方法已经不足以应对恶意代码检测。深度学习的快速发展使得其在文本处理和图像处理领域不断取得好成绩,它是通过构造多层网络,把低层特征通过网络组合起来并抽象出高层的特征来表示对象的属性类别或特征,从而有助于对对象进行进一步的分类或者预测。将其应用于Android恶意代码检测领域较浅层机器学习方法,能够对恶意代码的隐藏特征进行更好的挖掘。本文通过对当前恶意软件检测成果进行国内外现状进行分析,以将恶意软件的表层特征与深度学习结合起来提高检测的准确率为思路,提出一种基于多特征和注意力机制的Android恶意软件检测方法,并设计开发了恶意软件检测系统。通过近一年的努力,主要做了以下研究工作:1.研究分析了Android恶意软件检测的特征和模型。对Android恶意软件当下检测的特征和模型进行研究并分析,了解其研究现状,并对比各种特征的检测效果和各种检测模型的检测效果。通过分析前人的研究,了解Android恶意软件的分析过程,总结各种检测方法所需要的技术。2.提出了基于注意力自编码的深度学习模型。对于本文检测方法的注意力机制和自编码器从基本原理,典型的应用以及优缺点方面,进行了较为详细的介绍。结合本文提取的多种数目指令统计特征、纹理指纹特征及组合的传统特征,提出了一种基于注意力自编码的深度学习模型用于对特征进行二次提取,得到更加抽象有效的特征进行分类检测。实验结果证实该方法对于恶意代码检测有较好的效果。3.开发了Android恶意软件检测系统。通过分析本文提出的各种特征提取算法和检测模型算法,设计实现了一种基于Android系统的检测工具。系统将计算部分放在web服务器端,手机端主要承担显示和上传功能。通过测试,本系统在Android端实现了预期的检测功能。在本文的研究过程中,学习了Android系统的架构和安全机制,分析并提取了Android恶意软件的多种特征,提出了基于注意力自编码的深度学习模型用于检测Android恶意代码,结合该模型设计开发了基于Android的恶意代码检测系统。研究表明,基于注意力自编码的深度学习模型检测Android恶意代码的准确率能够达到89%,能够有效的应用于恶意代码检测,且多特征的提取更能提高模型检测的准确率到92%。基于Android的恶意软件检测系统的开发对于移动安全研究者具有一定的借鉴意义,便于研究者提取特征并深入研究各种检测方法。(本文来源于《新疆大学》期刊2019-06-02）
闫志宽[6]（2019）在《基于LabVIEW技术的发动机检测系统的软件设计》一文中研究指出针对发动机行驶过程中发动机监测系统的数据传输和数据共享问题,利用LabVIEW虚拟仪器软件技术设计了发动机主要性能参数的检测系统,从而实现了对发动机工况的实时监控。(本文来源于《科技经济导刊》期刊2019年13期）
孙英宁[7]（2019）在《基于STM32的斜拉桥索力无线实时检测系统及其应用软件开发》一文中研究指出斜拉索是斜拉桥的主要受力构件,其索力分布将影响桥梁的受力状态。其索力变化不仅对全桥受力的合理性产生影响,而且影响主梁的线型以及行车的舒适性和安全性。桥梁寿命、服务期限的长短等都与索力的大小直接相关,因此有必要通过索力测试以掌握结构体系中的索力状态水平,从而为结构的施工控制指导及运营监测评估提供良好的数据支持。在现行成桥阶段的索力测试中,频率法因其成熟的理论及快捷、反复的操作程序,几乎成为唯一选择。本文基于该法进行索力实时测试系统开发研究,主要工作有:1、基于STM32单片微控制器设计了斜拉桥拉索索力测量系统,该系统利用单片微控制器自主进行斜拉索随机振动信号的采集、无线传输和频谱分析,从而得到斜拉索的索力;首先采用模块化设计,对微处理单元模块、加速度传感器模块、无线传输模块进行硬件选型、设计和组装,编制了相应的控制软件。然后针对安卓系统APP模式编制了快速傅里叶变换程序、WIFI客户端和界面设计软件。2、进行了索力测试系统的实验验证,首先使用该索力无线实时检测系统在桥梁实验室提供的振动试验台上进行了频率对比测试,并和传统动态测试系统进行比对,验证了该系统的可靠性和稳定性。然后在实验室中研究了环境因素对该系统的影响。最后在某斜拉桥上进行测试,与市场上较受欢迎的JMM268索力动测仪进行对比分析。3、该系统可以在桥梁索力的长期监控、结构振动的长期测试、桥梁突发事件的监测等方面得到广泛的应用,具有成本低、效率高、快速可靠的优点,具有广阔的应用前景。(本文来源于《华南理工大学》期刊2019-04-28）
彭锴[8]（2019）在《一种基于流量的软件定义网络多级混合入侵检测系统》一文中研究指出软件定义网络(SDN)是一种新型的网络范式,其不仅可以增强系统的编程能力,而且还可利用最简单有效的方法来解决传统的网络威胁。研究发现,该范式中最重要的元素是控制器,其可对每个通信转发元素(交换机或路由器)进行管理,而且由该控制器提供的流量统计信息往往被认为是可用于开发基于网络的入侵检测系统的有用信息。基于此,提出了一种基于流量的多级混合入侵检测系统,该系统可以利用近邻方法以及分层极限分析来对网络威胁进行评估预测。最后通过与基于NSL-KDD基准数据集的常规监督机器进行算法精度的比较,验证了此多级混合系统的合理性以及可用性。(本文来源于《机电工程技术》期刊2019年03期）
孙炳林[9]（2019）在《移动终端恶意软件检测系统的设计与实现》一文中研究指出由于Android系统开源的特点,第叁方软件市场缺乏监管且没有统一的标准,因此恶意软件随意传播,对用户的隐私信息安全带来了严重的威胁。虽然移动终端厂商和恶意软件检测机构都有各自的检测方法,但现有技术无法将不同厂商的恶意软件检测信息进行实时共享。区块链技术具有高透明性、去中心化等特点,可保障相关数据可以不被恶意修改,利用该技术可以实现对恶意软件信息的实时共享,这对于保护移动端平台用户的隐私和财产安全尤为必要。论文深入研究了移动终端的恶意软件检测技术,主要研究工作如下:(1)针对现有的检测技术无法实现恶意软件数据共享的问题,我们将区块链技术和恶意代码检测技术相结合,提出一种基于区块链的移动终端恶意软件检测框架,可实现移动终端Java层恶意代码的快速检测;给出了恶意软件的特征表示和提取方法,建立了恶意软件家族多特征模型;提出了Java层恶意代码多特征检测算法,可实现对恶意软件的检测以及家族的分类,实验结果表明该算法在检测效率和精测精度方面都具有较好的效果;设计了区块链结构,以及相应的数字签名与验证、共识机制的工作流程,可保证数据的安全和不可篡改性。(2)针对移动端底层代码检测难的问题,提出了一种基于Native层恶意软件检测框架,给出了移动端软件控制流图生成方法,设计了恶意代码库生成算法和待测软件恶意性检测算法。实验结果表明本文提出的方法可以检测出Native层恶意代码,并且和同类算法相比,该方法具有较高的检测精度。完成了移动终端恶意软件检测系统的设计,初步实现了该恶意软件检测系统。该系统将Native层检测和Java层检测方法结合起来,不仅具有恶意软件检测功能,还编写了智能合约,实现了不同机构对恶意软件信息的共享。最后设计并完成了测试实验,实验结果表明本文提出的系统具有较高的检测精度和较快的检测速度。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2019-03-01）
高铖[10]（2019）在《基于虚拟化技术的恶意软件检测系统的研究》一文中研究指出云计算通过网络提供廉价、可扩展的计算服务。随着越来越多的应用迁移至云端,针对虚拟化环境产生的恶意软件攻击的种类和数量也与日俱增,成为制约云平台广泛部署和应用的关键因素。传统的基于in-VM的防护软件不能有效地抵挡住恶意软件的袭击,因为这些防护软件本身就会成为恶意软件袭击的目标,很容易遭受干扰和破坏。本文首先对虚拟化技术和恶意软件检测方法进行了分析研究。提出一种基于虚拟化技术的动态多特征恶意软件检测方法。该方法首先使用虚拟机自省技术结合内存取证分析技术,采用带外方式一次性透明地提取客户虚拟机中多个种类的特征,减少了采样次数,从而有效降低了对运行的客户虚拟机的干预。然后,通过使用AdaBoost集成学习方法和Voting的结合策略设计了分类器,有效地提升了整体分类器的检测精度和泛化能力。最后,基于Xen的虚拟化平台设计实现了基于虚拟化技术的恶意软件检测原型系统,利用收集的大量真实的恶意软件和正常软件作为实验样例,通过训练,得到了最终的分类模型。实验结果表明该系统最终可以达到99.93%的检测准确度,并通过对比分析,该系统使用的恶意软件检测方法优于已有的方法。综上,本文主要研究成果如下:(1)本文提出了采用虚拟机自省和内存取证分析技术相结合的模式,实现了一次性从客户虚拟机中提取出多个种类的动态特征,能够有效提升获取特征数据的种类和可靠性,减少数据获取的开销以及对客户虚拟机的干预;(2)本文采用了从不同侧面描绘客户虚拟机状态的多特征动态数据,提升了对于复杂恶意软件的检测能力,因此相比于基于单特征或静态恶意软件检测方法,多特征动态恶意软件检测方法更为有效;(3)本文利用实验选取的针对每一类动态特征的最优分类算法,并采用集成学习模型将这些基分类器进行有效的集成,有效地提升了整体分类器的泛化能力和分类准确度,且增强了分类模型对于不同种类的恶意软件检测的通用性。总之,本文设计实现的基于虚拟化技术的恶意软件检测原型系统可以降低系统开销,提高恶意软件检测率,能够提升虚拟机安全性,对保障整个云平台的安全具有一定意义。(本文来源于《天津理工大学》期刊2019-03-01）
检测系统软件论文开题报告
（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：
研发一种简便式工业锅炉水质在线检测系统的软件,连续分析锅炉水质电导率和pH值,通过设置相关参数,经软件分析计算得出排污率和加药量,设定排污和加药报警提醒。软件采用通用信息系统开发框架MyFrame进行开发,主要有数据采集、水质监测、水质报警、系统设置、系统管理等业务模块,采用浏览器型式登陆。
（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。
检测系统软件论文参考文献
[1].苗金萍.基于JAVA的软件故障自动检测系统设计方法探讨[J].计算机产品与流通.2019
[2].杨泽榕,黄桂林.一种简便式工业锅炉水质在线检测系统软件的研发[J].广东化工.2019
[3].周鹏,杨玮,冀荣华,兰红,李民赞.基于Windows平台的车载式土壤全氮快速检测系统软件[J].农业机械学报.2019
[4].陈浩,吴裕斌,吴鑫,曹丹华.工业视觉检测系统控制终端软件设计[J].仪表技术与传感器.2019
[5].鲁倩.基于多特征和注意力机制的Android恶意软件检测系统的研究与实现[D].新疆大学.2019
[6].闫志宽.基于LabVIEW技术的发动机检测系统的软件设计[J].科技经济导刊.2019
[7].孙英宁.基于STM32的斜拉桥索力无线实时检测系统及其应用软件开发[D].华南理工大学.2019
[8].彭锴.一种基于流量的软件定义网络多级混合入侵检测系统[J].机电工程技术.2019
[9].孙炳林.移动终端恶意软件检测系统的设计与实现[D].南京航空航天大学.2019
[10].高铖.基于虚拟化技术的恶意软件检测系统的研究[D].天津理工大学.2019