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SVM(支持向量机）和EM（最大熵）文本分类算法

简记为          SH→R
SH表示包括当前激励的所有历史激励。
黑盒定义不包含状态数据及过程实现。它定义了仅取决于于历史使用的能被用户感受到
的外部可见行为。因此，黑盒关心的是从用户角度看待系统行为的问题，而并不考虑状
态和过程的设计。黑盒子规范定义了所有可能使用情况所需的行为。也就是说，在黑盒
规范中为所有可能的当前激励盒历史激励以及它们的组合定义了正确的响应，在净室项
目中黑盒规范的如下三个原则对高效系统开发很关键。
l 对系统拥有者和用户而言，黑盒定义了他们分析和协商的所需行为，这是他们准备资
源、着手开发和测试的前提。
l 对系统开发者而言，黑盒定义了待设计和实现的所需行为。
l 对系统测试者而言，黑盒定义了在测试过程中待确认的所需行为。
（2） 状态盒行为
状态盒规范对系统或其组件进行初步细化，定义了状态空间。状态盒把激励历史封装成
状态数据，但仍没有涉及具体过程。它把旧的状态OS和激励S映射到新的状态NS和响应R
。而新的状态在下一次变换时则变成了旧状态。状态盒行为的于一是一个如下的变换函
数：
（旧状态，激励）→（新状态，响应）
        或简写为       （OS，S）→（NS,R）
        状态盒根据黑盒来细化和验证。状态信息就是为了符合黑盒规范而必须保存的
激励历史，这样的信息来自于黑盒，无需再定义。因为每个历史激励可用状态来表示，
所以每个黑盒有意个状态盒描述。而且，对于一个黑盒，可设计许多不同的状态盒，因
为对一个状态可能有多种不同的表示和访问方法。
        状态盒的验证是导出相应黑盒行为并与原来的黑盒相比较看是否等价。这种导
出就是将状态操作转换成激励历史形式。
（3） 明盒行为
系统或其组件的明盒设计定义了状态盒行为的过程。明盒是一个计算机程序或程序集，
基于程序的内部状态OS，它接受激励S，产生新的内部状态NS，并产生响应R。这些过程
由基于结构化程序设计的控制结构（顺序、选择、循环，如果引入并发机制还要加上并
行结构）来定义。明盒用这些控制结构来完成新状态和相应的计算。对于所给状态盒可
以定义多种不同的明盒。明盒可用一个变换函数表示：
（旧状态，激励）→（新状态，响应），借助过程
        或简记为：
（OS，S）→（NS，R），借助过程
        明盒的过程可以重用已有的黑盒，也可在后续求精过程过程的状态盒于明盒中
引入新的黑盒。定义明盒是一个关键步骤，因为它必须组织和连接处于一个盒子结构层
次的黑盒。通过定义每个黑盒用途的准确内容，这种显式的连接有助于对项目开发保持
智能控制。另外，组建及其连接是从明盒设计中局部处理需求导出的。
        明盒的验证是把其操作抽象成一个导出的状态盒并与原来的状态盒进行比较。

2． 盒子结构层次
盒子结构层次随着逐步求精和验证而不断进化。一个初始黑盒可以被细化为一个状态盒
，再细化为一个明盒。明盒的控制结构在下一个层次可以包含若干黑盒。这些黑盒可以
是相同的，也可不同，或者是几个的组合。
3． 基于序列的规范过程
规范制订有很多方法。基于顺序的规范是指逐步构造出完备、一致和正确的黑盒和状态
盒规范的过程。
在基于序列的规范过程中，按严格顺序系统的举出所有可能的激励（历史激励）序列，
如按长度0，1，2…排列。因为每个序列映射到其正确的响应，所以可通过应用规约规则
辨识等价序列，当完备和一致的定义了系统以后枚举过程结束。
四、 净室软件认证
统计测试时，需要开发出软件投入运行时的使用模型，测试用例由该使用模型随机产生
。然后按照数学和统计学模型对结果进行分析，获取软件的质量度量，并判断测试的充
分性。传统的测试方法（如白盒测试，回归测试）是净室统计使用测试方法的一种补充
，因此，不必放弃该方法，不过，大量实践表明，基于使用模型的测试更经济有效，并
且能获得实用软件的高可靠性。
1． 基于使用模型的统计测试的优点
软件系统的基于使用模型的统计测试提供了软件产品和过程质量的度量标准，它将用于
软件的整个生命期的管理和决策。由于使用模型是基于规范而不是基于代码的，因此，
源于模型构筑的洞察可用于产生在工程的早期阶段避免出现问题的有价值的管理决策。

l 需求确认
使用模型式系统规范的外部视图，它必须容易的被系统工程师、开发人员、客户和终端
用户所理解。在投入运行的环境中，当对该使用模型（包括可能的输入、可能的输入序
列以及期望的输出）进行系统的评审时，接口和需求往往被简化或明确。
l 资源和进度预测
基于一个使用模型的标准计算，为成果、进度和成本估算提供数据。
l 人工挑选非随机测试用例
依据一定的约定或规则，通过模型检查确定特殊的测试用例，以确保测试了特定的测试
序列。
l 自动生成测试用例
最小覆盖的测试脚本（对模型完全覆盖的最少测试事件）和随机测试用例（依据使用概
率分布）可由测试模型自动生成。模型覆盖测试确保了在随机测试开始之前模型的最低
功能，而且随机测试为投入运行时的可靠性评估提供了依据。
l 有效的、高效的测试
不同的缺陷并不同等的产生失效。位于频繁便利路径上的缺陷比那些位于非频繁路径上
的缺陷更有可能导致失效。随即测试的动机源于这样一个简单的事实：发现失效是根据
现场运行时失效导致故障的大致顺序。测试的预算主要用来通过测试来最大限度的提高
软件在投入运行时的可靠性。
l 聚焦测试
使用模型允许对特别序列的有偏抽样，譬如对非频繁使用但极为重要的功能序列抽样。
可以为这些功能形成单独的模型，或者对原始模型进行变换和抽样以去处偏置。
l 量化测试管理
基于使用模型的统计测试，为决策测试是否完成或软件是否可发布提供了定量的标准。
期望使用（在使用模型中所表征）与测试使用（在测试中所记录）的统计误差作为测试
充分性的度量值。
l 可靠性预测
在一定的统计测试协议下，测试时可以从软件的性能中获得预期运行性能的有效预测。
实际的测试结果（即对每一输入的正确的和不正确的情况）作为使用模型的权重记录下
来，并且该模型的计算结果提供了投入运行时的可靠性预测。
2． 统计测试的理论基础
l 样本与总体
就统计测试而言，软件测试被看作是一个统计学方法的问题。县产生软件所有可能使用
的一个子集，并以这个自己所表现的性能作为依据来考虑整体使用性能。换句话说，就
是通过样本来描述总体。
作为一个出发点，这种类比的前提是：不可能对软件的所有可能应用都进行测试，所有
可能的使用情景将不会被彻底测试。问题的关键就在于如何描述使用总体以及如何形成
用例子集。如果对软件的测试控制合理，那么，由描述恰当的总体的一个随机测试用例
，通过投入运行时的使用测试，我们可以得到总体的一个有效描述，而对于其他的用例
子集而言，无论多么全面的构筑都是不可能的。
l 软件使用的随机属性
软件的使用的过程被认为是一个随机过程。序列中的下一个事件只依赖于当前而与过去
无关。
五、 与其它方法的比较
1． 净室与CMM
CMM为软件过程改进提供了一个良好的定义范例，在许多组织中得到了成功的应用。净室
软件工程为软件规范、开发、测试和认证提供了良好的理论基础和实践。CMM主要关注管
理和组织方面，而净室则主要关注技术和工程实践方面。二者之间有相当一部分是相互
重叠的，但也有一些部分是另一方没有涉及的。
例如，在CMM第二级的关键过程域中，就有一部分是在净室的范围之外。配置管理和子合
同管理是重要的管理问题，但是净室没有涉及它们。另一方面，净室加强了软件开发的
数学基础以及软件测试的统计基础，而CMM没有涉及这些方法的优点。
总体而言，CMM和净室是兼容和互补的。把CMM的管理、组织能力和净室技术结合起来是
一种强有力的过程改进方法。基于技术得净室实践为CMM定义的“what”提供了许多“h
ow”。
2． 净室与面向对象
（1） 相同的特性
对于生命周期，净室遵循增量开发而OO遵循迭代开发。这两种方法都是试图利用用户反
馈和适应需求变更。
OO中的用例和净室的使用模型都属于使用场景（usage scenario）。这两种方法都是在
开发的早期阶段来定义出用户视图。它们产生的结果在设计和测试时都被使用到了。它
们都使用了状态机表示法。
OO和净室都使用了重用的方法。OO中的类和净室中的公共服务是重用的基本单元。
净室过程为面向对象开发提供了可管理性和技术严密性。对象从本质上来说是封装了数
据和一系列服务的状态机。一个净室组件用黑盒视图（一个对象的外部行为）、状态盒
视图（一个对象的封装数据）和明盒视图（处理外部需求和访问封装数据的服务）来定
义。一个净是组件从技术上讲就是一个对象。净室盒子结构有助于产生一个完备、一致
和正确的对象行为规范。而且，盒子结构有助于定义和管理数据并且控制数据在各个对
象之间的流动。
在净室技术中，数学形式化方法成为规范、设计、正确性验证和认证测试的基础。这种
成熟的形式化方法可为相对直观的面向对象方法增加精确性和可预见性。净室是应用工
程而非领域工程的一种方法。面向对象方法的普遍力量在于寻求某领域应用特征的关系
和抽象。面向对象的领域分析可作为净室应用工程的补充。
六、 结论
净室软件工程允许在生命周期的早期发现错误，这是后来的昂贵的返工的可能性降到最
低，并且加速了软件上市时间。它使设计变得简化，可验证。软件质量是靠设计和认证
来保证的，而不是测试。净室支持原型法，面向对象和复用。这项技术室与平台和开发
语言无关的，并且生产率很高。净室由一系列精化和变换组成，经过这些精化和变换，
也就一步步从需求到了代码。每一步变换都要根据前一级精化来认证，这就是错误减到
了最少。净室既可以应用于新系统也可应用于已经存在的系统。

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这个世界总会有点不公正
但是我们总能用心去平衡
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