检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2024年第4期61卷 1003-1017页

作者：郭虹静陶传奇黄志球南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 高安全系统的软件开发与验证技术工信部重点实验室(南京航空航天大学) 南京210016 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

由于深度神经网络(deep neural network,DNN)模型的复杂性和不确定性等属性,对模型的一般行为和边界行为进行充分的测试是保障模型质量的重要手段.当前的研究主要基于制定的覆盖准则,结合模糊测试技术生成衍生测试样本,从而提升测试充分... 详细信息

由于深度神经网络(deep neural network,DNN)模型的复杂性和不确定性等属性,对模型的一般行为和边界行为进行充分的测试是保障模型质量的重要手段.当前的研究主要基于制定的覆盖准则,结合模糊测试技术生成衍生测试样本,从而提升测试充分性,但较少综合考虑测试样本的多样性及个体揭错能力.意外充分性指标量化测试样本与训练集在神经元输出方面的差异,是测试充分性评估的重要指标,目前缺乏基于此指标的测试样本生成方法.因此,提出了一种意外充分性引导的深度神经网络测试样本生成方法,首先,筛选对于决策结果贡献较大的重要神经元,以其输出值为特征,改进意外充分性指标;其次,基于测试样本的意外充分性度量筛选具有揭错能力的种子样本;最后,利用覆盖引导的模糊测试思想,将测试样本的意外充分性值和DNN模型预测的类别概率差异作为联合优化目标,利用梯度上升算法计算扰动,迭代生成测试样本.为了验证所提方法的有效性,选取5个DNN模型作为被测对象,涵盖4种不同的图像数据集,实验结果表明,改进的意外充分性指标能够有效捕捉异常的测试样本,同时减少计算时间开销.在测试样本生成方面,与方法DeepGini和RobOT相比,基于所提的种子样本选择策略生成的衍生测试集的意外覆盖率最高提升了5.9个百分比和15.9个百分比.相比于方法DLFuzz和DeepXplore,所提方法的意外覆盖率最高提升了26.5个百分比和33.7个百分比.

关键词：软件测试测试样本生成测试覆盖深度神经网络意外充分性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向领域驱动设计的逆向建模支持方法

引用

软件学报 2022年第7期33卷 2562-2580页

作者：钟陈星李文君任贵杰荣国平南京大学软件学院江苏南京210093 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

领域驱动设计作为一种应对领域复杂性的软件开发方法,近年来得到了广泛应用.作为其中的关键步骤,领域建模仍然面临着领域模型与程序设计之间松散的逻辑关系带来的种种问题.为了应对此问题,基于模型驱动的逆向工程,提出了一种面向领域驱... 详细信息

领域驱动设计作为一种应对领域复杂性的软件开发方法,近年来得到了广泛应用.作为其中的关键步骤,领域建模仍然面临着领域模型与程序设计之间松散的逻辑关系带来的种种问题.为了应对此问题,基于模型驱动的逆向工程,提出了一种面向领域驱动设计的代码到模型的转换方法,以更好地支持领域建模,并实现了自动化工具原型.该方法能够实时抽象出程序设计对应的领域模型,一方面有助于通过对比程序设计与领域模型的分歧来避免设计偏离模型,另一方面减少了知识消化过程中对代码实现细节的依赖,从而促进了程序设计对建模过程的反馈.案例研究部分将该方法应用于实际软件项目,结果充分表明了其有效性.

关键词：领域驱动设计代码到模型转换模型驱动的逆向工程领域模型程序设计

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

拓扑信息引导的视频异常行为检测方法

引用

计算机工程与应用 2024年第16期60卷 228-235页

作者：陈明一李洪均南通大学信息科学技术学院江苏南通226019 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

在视频异常检测任务中,良好的特征提取能力在多帧预测方法中十分重要。然而当面对复杂的环境时,传统的基于空间特征的提取方法往往在多层卷积的过程中忽略了底层特征之间的全局依赖关系。为了更好地进行特征提取,提出一种依托拓扑强相... 详细信息

在视频异常检测任务中,良好的特征提取能力在多帧预测方法中十分重要。然而当面对复杂的环境时,传统的基于空间特征的提取方法往往在多层卷积的过程中忽略了底层特征之间的全局依赖关系。为了更好地进行特征提取,提出一种依托拓扑强相关信息引导的视频异常检测方法。该方法针对底层特征序列进行全局相关性信息的提取,并以此初步增强特征中强关联的信息。将底层特征作为节点,裁剪后的相关性信息作为邻里矩阵,构建关键特征之间的拓扑结构关系图,有效地利用了关键特征的拓扑结构信息。将初步增强的特征与拓扑结构特征进行特征融合,帮助模型更深入更全面地筛选关键特征,提高了特征表达能力。该方法在Ped2、Avenue和ShanghaiTech三个公开数据集上取得了良好的视频帧预测效果,提高了模型的检测精度。

关键词：视频异常行为检测相关性信息提取拓扑关系网络构建拓扑特征提取

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向改进的时空Transformer的交通流量预测模型

引用

计算机工程与应用 2023年第7期59卷 250-260页

作者：高榕万以亮邵雄凯吴歆韵湖北工业大学计算机学院武汉430068 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

针对基于时空Transformer模型的交通流量预测模型性能不高的问题,提出了一种基于编解码器的改进的时空Transformer模型(improved spatio-temporal Transformer model,ISTTM)。编码器对历史流量特征进行编码,解码器预测未来序列。编码器... 详细信息

针对基于时空Transformer模型的交通流量预测模型性能不高的问题,提出了一种基于编解码器的改进的时空Transformer模型(improved spatio-temporal Transformer model,ISTTM)。编码器对历史流量特征进行编码,解码器预测未来序列。编码器将空间稀疏自注意力和时间层次扩散卷积相结合,捕捉交通流量的动态空间相关性和局部空间特征,再利用时间自注意力建模非线性时间相关性;解码器与编码器类似地挖掘出输入序列的时空特征。基于编解码器提取的时空特征,采用双重交叉注意力模拟历史交通观测对未来预测的影响,建模每个历史时间步和每个未来时间步的直接关系以及对整个未来时间段的影响,并输出未来交通流量的最终表示。为了证实ISTTM的有效性,在METR-LA和NE-BJ两个真实世界的大规模数据集上进行实验,ISTTM结果优于6个先进的基线。

关键词：交通流量预测时空特征稀疏自注意力扩散卷积

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于通信的多智能体强化学习进展综述

引用

中国科学：信息科学 2022年第5期52卷 742-764页

作者：王涵俞扬姜远南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

强化学习(reinforcement learning,RL)技术经历了数十年的发展,已经被成功地应用于连续决策的环境中.如今强化学习技术受到越来越多的关注,甚至被冠以最接近通用人工智能的方法之一.但是,客观环境中往往不仅包含一个决策智能体.因此,我... 详细信息

强化学习(reinforcement learning,RL)技术经历了数十年的发展,已经被成功地应用于连续决策的环境中.如今强化学习技术受到越来越多的关注,甚至被冠以最接近通用人工智能的方法之一.但是,客观环境中往往不仅包含一个决策智能体.因此,我们更倾向于以多智能体强化学习(multi-agent reinforcement learning,MARL)为技术手段,应对现实的复杂系统.近十年来,多智能体系统(multi-agent system,MAS)和强化学习的结合日渐紧密,逐渐形成并丰富了多智能体强化学习这个研究方向.回顾MARL的相关工作,我们发现研究者们大致从学习框架的讨论、联合动作学习,以及基于通信的MARL这3个角度解决MARL的问题.而本文重点调研基于通信的MARL的工作.首先介绍选取基于通信的MARL进行讨论的原因,然后列举出不同性质的多智能体系统下的代表性工作.希望本文能够为MARL的研究者提供参考,进而提出能够解决实际问题的MAS方法.

关键词：强化学习多智能体系统部分可观测环境多智能体通信协同控制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

分布式梅特罗波利斯算法:收敛条件与最优并行加速

引用

中国科学：信息科学 2022年第2期52卷 287-313页

作者：凤维明尹一通南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

梅特罗波利斯算法(Metropolis algorithm)是一种基本的马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)采样技术,可用于从概率图模型所表示的高维概率分布(即吉布斯(Gibbs)分布)中进行随机采样.传统的梅特罗波利斯算法是一个串行算... 详细信息

梅特罗波利斯算法(Metropolis algorithm)是一种基本的马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)采样技术,可用于从概率图模型所表示的高维概率分布(即吉布斯(Gibbs)分布)中进行随机采样.传统的梅特罗波利斯算法是一个串行算法.关于其快速收敛性的一个经典结论是:当满足梅特罗波利斯算法的Dobrushin-Shlosman条件时,该算法在O(n log n)步内快速收敛,其中n是随机变量的个数.本文研究了梅特罗波利斯算法的分布式版本——局部梅特罗波利斯算法.对该算法的正确性与收敛速度进行了分析,证明了该算法总是收敛于正确的吉布斯分布;并且对于一类自然的不包含三角形(triangle-free)概率图模型,如果满足相同的Dobrushin-Shlosman条件,则局部梅特罗波利斯算法在O(log n)轮内快速收敛.相比于传统的串行算法,实现了?(n)倍的渐进最优并行加速比.具体应用包括图染色、硬核模型和伊辛(Ising)模型的分布式采样算法.

关键词：分布式采样马尔可夫链蒙特卡洛混合时间自旋系统耦合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

随机集成策略迁移

引用

计算机科学与探索 2022年第11期16卷 2531-2536页

作者：常田章宗长俞扬南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

强化学习(RL)在序列决策问题上取得了巨大的成功。随着强化学习的飞速发展,迁移学习(TL)成为了一种重要的可以通过利用和转移外部知识来加速强化学习的技术。策略迁移是一种外部知识来自教师策略的迁移强化学习方法。现有的策略转移方... 详细信息

强化学习(RL)在序列决策问题上取得了巨大的成功。随着强化学习的飞速发展,迁移学习(TL)成为了一种重要的可以通过利用和转移外部知识来加速强化学习的技术。策略迁移是一种外部知识来自教师策略的迁移强化学习方法。现有的策略转移方法要么通过测量源任务与目标任务之间的相似性来转移知识,要么通过估计源策略在目标任务上的性能来选择最佳源策略。但是,性能估计有时可能不可靠,这可能会导致负迁移。针对这种问题,提出了一种新的策略转移方法,称为随机集成策略迁移(SEPT)。SEPT不是在源策略库中选择一个策略,而是利用源策略集成出教师策略来进行迁移。SEPT把策略迁移转变为选项学习问题以便获得终止概率,用终止概率计算出源策略的概率权重,根据概率权重从策略库中集成出教师策略。然后,通过策略蒸馏的方式从教师策略进行知识迁移。实验结果表明SEPT可以有效地加速强化学习训练,并且在离散和连续空间上都能胜过其他最佳的策略迁移方法。

关键词：迁移学习(TL) 强化学习(RL) 策略迁移选项学习集成策略蒸馏

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于GUI事件的安卓应用录制重放关键技术综述

引用

软件学报 2022年第5期33卷 1612-1634页

作者：李聪蒋炎岩许畅计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

基于GUI事件的安卓应用录制重放技术致力于以自动化的方式捕捉和回放人类和移动应用的交互轨迹,达到降低测试成本、提高测试用例复用率的目的.录制重放技术面临的挑战来源于应用、版本和设备3个维度.试图从人类录制重放的角度,将录制重... 详细信息

基于GUI事件的安卓应用录制重放技术致力于以自动化的方式捕捉和回放人类和移动应用的交互轨迹,达到降低测试成本、提高测试用例复用率的目的.录制重放技术面临的挑战来源于应用、版本和设备3个维度.试图从人类录制重放的角度,将录制重放建模为一个搜索问题,并提出模拟人类录制重放行为的通用框架.框架包含3部分:组件表示与录制技术、事件等价策略和局部搜索策略.通过对已有技术进行总结和分析,以全新的视角更好地认识了已有工作的优势和不足,并提出未来可行的研究方向.

关键词：安卓应用软件测试录制重放 GUI测试

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于自适应权重的多源部分域适应

引用

软件学报 2024年第4期35卷 1703-1716页

作者：田青孙灿宇储奕南京信息工程大学软件学院江苏南京210044 数字取证教育部工程研究中心(南京信息工程大学) 江苏南京210044 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

作为机器学习的一个新兴领域,多源部分域适应(MSPDA)问题由于其源域自身的复杂性、领域之间的差异性以及目标域自身的无监督性,给相关研究带来了挑战,以致目前鲜有相关工作被提出.在该场景下,多个源域中的无关类样本在域适应过程中会造... 详细信息

作为机器学习的一个新兴领域,多源部分域适应(MSPDA)问题由于其源域自身的复杂性、领域之间的差异性以及目标域自身的无监督性,给相关研究带来了挑战,以致目前鲜有相关工作被提出.在该场景下,多个源域中的无关类样本在域适应过程中会造成较大的累积误差和负迁移.此外,现有多源域适应方法大多未考虑不同源域对目标域任务的贡献度不同.因此,提出基于自适应权重的多源部分域适应方法(AW-MSPDA).首先,构建了多样性特征提取器以有效利用源域的先验知识;同时,设计了多层次分布对齐策略从不同层面消除了分布差异,促进了正迁移;此外,为量化不同源域贡献度以及过滤源域无关类样本,利用相似性度量以及伪标签加权方式构建自适应权重;最后,通过大量实验验证了所提出AW-MSPDA算法的泛化性以及优越性.

关键词：多源部分域适应负迁移多样性特征提取多层次分布对齐自适应权重

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于超像素图像分割的暗通道先验去雾改进算法

引用

电子学报 2023年第1期51卷 146-159页

作者：金天虎陶砚蕴李佐勇苏州大学轨道交通学院南京大学计算机软件新技术国家重点实验室福建省信息处理与智能控制重点实验室(闽江学院)

本文针对暗通道先验去雾算法在天空等明亮区域存在明显的噪声放大和色彩失真的问题，从大气散射模型和暗通道先验理论出发修正大气光值和非暗通道区域透射率，提出了基于超像素图像分割的暗通道先验去雾改进算法.本文算法基于大气散射... 详细信息

本文针对暗通道先验去雾算法在天空等明亮区域存在明显的噪声放大和色彩失真的问题，从大气散射模型和暗通道先验理论出发修正大气光值和非暗通道区域透射率，提出了基于超像素图像分割的暗通道先验去雾改进算法.本文算法基于大气散射模型和暗通道先验理论建立雾天成像模型；通过超像素阈值分割算法将图像分为暗通道区域和非暗通道区域，暗通道区域（Dark Channel Region,DCR）即图像中符合暗通道先验理论的部分，非暗通道区域（Non-Dark Channel Region,NDCR）即图像中不符合暗通道先验理论的部分；再分别通过非暗通道区域和暗通道区域的超像素，估计全局大气光值，修正非暗通道区域透射率；最终根据大气散射模型恢复无雾图像.本文算法提高了全局大气光值的准确性，有效抑制了天空等非暗通道区域的失真，复原图像更加清晰自然，增强了视觉效果.主观和客观评价的实验表明，本文算法能够取得比传统算法更优的去雾效果.

关键词：图像去雾暗通道先验超像素图像分割全局大气光值和透射率修正暗通道区域

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：