检索结果-内蒙古大学图书馆

基于复杂网络与PCA降维和K-Means聚类探讨治疗COVID-19组方配伍特点

南京中医药大学学报 2020年第6期36卷 897-901页

作者：倪瑛张一鸣范欣生周丽萍沈俊东王崇骏南京中医药大学中医学院·中西医结合学院江苏省方剂研究重点实验室方剂高技术研究重点实验室江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

目的探讨治疗新型冠状病毒肺炎(COVID-19)处方的组方配伍规律。方法收集国家及各省市卫生健康委、中医药管理局颁布的关于疫情确立的中医药诊疗方案,以及中英文数据库中已公开发表的相关文献,整理其中治疗新型冠状病毒肺炎的方药,运用... 详细信息

目的探讨治疗新型冠状病毒肺炎(COVID-19)处方的组方配伍规律。方法收集国家及各省市卫生健康委、中医药管理局颁布的关于疫情确立的中医药诊疗方案,以及中英文数据库中已公开发表的相关文献,整理其中治疗新型冠状病毒肺炎的方药,运用关联规则、药物复杂网络关系和基于主成分分析(PCA)降维和K-Means算法进行药物聚类,分析组方核心药物和配伍规律。结果纳入治疗方剂共639首,共涉及单味中药237味。频繁项集结果显示支持度较高的药物有甘草、杏仁、麻黄、石膏、黄芩、半夏、藿香、茯苓、陈皮、苍术、厚朴、连翘等,主要为宣降肺气药、清肺解毒药、芳香化湿药等,并形成支持度较高的药对、药组如麻黄、杏仁、石膏、黄芩配伍,茯苓、半夏、藿香、陈皮配伍等;频繁且相关结果显示,有些药对支持度不高但关联紧密,如附子、山茱萸、人参,草果、槟榔等组成的药对;复杂网络结果显示以麻黄、杏仁、石膏、甘草、黄芩为核心,与厚朴、苍术、草果、槟榔、茯苓、连翘、半夏、藿香、陈皮等形成紧密关系;聚类分析获得6类药物社团,具有清肺解毒、芳香化湿、辟秽化浊、通腑解毒祛瘀、回阳救逆、补气养阴等配伍特征。结论结合不同的数据挖掘方法可以从不同层面反映COVID-19用药与配伍特点,为中医药治疗疫病提供资料及依据。

关键词： PCA降维 K-Means算法 COVID-19 配伍规律组方用药

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Android应用测试输入自动生成技术

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中国科学：信息科学 2019年第10期49卷 1234-1266页

作者：王珏蒋炎岩许畅马晓星吕建计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 南京大学计算机科学与技术系南京210023

软件自动化是提高软件生产率的根本途径.由于Android应用快速迭代的开发模式,其对于自动化协助应用开发,尤其是自动化测试,有很高的需求.在自动化测试中,测试输入自动生成是最为关键和资源消耗最大的步骤之一,极大地影响自动化测试的有... 详细信息

软件自动化是提高软件生产率的根本途径.由于Android应用快速迭代的开发模式,其对于自动化协助应用开发,尤其是自动化测试,有很高的需求.在自动化测试中,测试输入自动生成是最为关键和资源消耗最大的步骤之一,极大地影响自动化测试的有效性.由于Android应用独有的特性,自动为其生成测试输入存在独特的挑战.为了应对这一挑战,已有许多Android应用测试输入自动生成技术被提出.本文提出Android应用测试输入自动生成技术的描述框架,包括测试输入自动生成技术的3个维度(分别为搜索空间的表示、候选输入的生成、候选输入的评估),并讨论了测试输入自动生成技术在这3个维度采用策略的两个评价指标(即充分性与高效性).借助这一全新描述框架,本文对已有技术进行分析和总结,讨论现有技术的长处和不足,并对未来可能的研究方向给予展望.

关键词： Android 自动测试输入生成技术描述智能手机

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面向开源源码大数据的数据质量研究

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计算机科学与探索 2020年第3期14卷 389-400页

作者：包盼盼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 南京航空航天大学高安全系统的软件开发与验证技术工信部重点实验室南京210016 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 软件新技术与产业化协同创新中心南京210016

基于开源源码大数据进行代码生成、缺陷预测等是当前智能化软件开发方法与技术的重要研究内容。然而现有的关注点主要聚焦于各种推荐、预测等智能算法的研究,较少对研究所使用数据的质量进行评估与分析。大部分智能化软件开发研究的数... 详细信息

基于开源源码大数据进行代码生成、缺陷预测等是当前智能化软件开发方法与技术的重要研究内容。然而现有的关注点主要聚焦于各种推荐、预测等智能算法的研究,较少对研究所使用数据的质量进行评估与分析。大部分智能化软件开发研究的数据来源于开源数据托管平台,受限于开发者自身水平,它们并不能保证都具有较高质量。根据"garbage in,garbage out",这会影响最终结果质量。源码数据的质量对相关的研究有重要影响,却没有得到足够的重视。针对上述问题,提出了一种面向开源源码大数据的方法块数据质量评估方法。首先研究如何定义和评估GitHub上抽取的源码的数据质量问题,然后对开源源码从不同维度进行质量评估。通过该源码数据质量评估方法可以帮助相关研究人员构建具有更高质量的数据集,进而提高智能化相关研究,比如代码生成、缺陷预测等的结果质量。

关键词：编程智能化开源大数据源码数据数据质量

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基于特征迁移和实例迁移的跨项目缺陷预测方法

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软件学报 2019年第5期30卷 1308-1329页

作者：倪超陈翔刘望舒顾庆黄启国李娜计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南通大学计算机科学与技术学院江苏南通226019 南京工业大学计算机科学与技术学院江苏南京211816

在实际软件开发中,需要进行缺陷预测的项目可能是一个新启动项目,或者这个项目的历史训练数据较为稀缺.一种解决方案是利用其他项目(即源项目)已搜集的训练数据来构建模型,并完成对当前项目(即目标项目)的预测.但不同项目的数据集间会... 详细信息

在实际软件开发中,需要进行缺陷预测的项目可能是一个新启动项目,或者这个项目的历史训练数据较为稀缺.一种解决方案是利用其他项目(即源项目)已搜集的训练数据来构建模型,并完成对当前项目(即目标项目)的预测.但不同项目的数据集间会存在较大的分布差异性.针对该问题,从特征迁移和实例迁移角度出发,提出了一种两阶段跨项目缺陷预测方法 FeCTrA.具体来说,在特征迁移阶段,该方法借助聚类分析选出源项目与目标项目之间具有高分布相似度的特征;在实例迁移阶段,该方法基于TrAdaBoost方法,借助目标项目中的少量已标注实例,从源项目中选出与这些已标注实例分布相近的实例.为了验证FeCTrA方法的有效性,选择Relink数据集和AEEEM数据集作为评测对象,以F1作为评测指标.首先,FeCTrA方法的预测性能要优于仅考虑特征迁移阶段或实例迁移阶段的单阶段方法;其次,与经典的跨项目缺陷预测方法 TCA+、Peters过滤法、Burak过滤法以及DCPDP法相比,FeCTrA方法的预测性能在Relink数据集上可以分别提升23%、7.2%、9.8%和38.2%,在AEEEM数据集上可以分别提升96.5%、108.5%、103.6%和107.9%;最后,分析了FeCTrA方法内的影响因素对预测性能的影响,从而为有效使用FeCTrA方法提供了指南.

关键词：软件质量保障软件缺陷预测跨项目缺陷预测迁移学习特征迁移实例迁移

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云虚拟机异常检测场景下改进的LOF算法

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计算机工程与应用 2020年第23期56卷 80-86页

作者：贺寰烨林果园顾浩方梦华中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 矿山数字化教务部工程研究中心江苏徐州221116 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

针对云服务中由于资源超额预定造成负载不均衡的云虚拟机异常,提出了一种基于密度空间的局部离群因子(Local Outlier Factor Based on Density Space,LOFBDS)算法。LOFBDS算法参考DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法,将云虚拟机在密度空间中的性质融合至LOF算法之中,提出对云虚拟机的判断规则,以达到优化对正常云虚拟机的检测过程,提高检测效率。实验结果表明,所提出的算法对云服务负载不均造成的云虚拟机异常有着良好的检测效率,并且时间花费较少。

关键词：云服务云虚拟机异常检测局部离群点检测

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基于大数据的软件智能化开发方法与环境

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大数据 2021年第1期7卷 3-21页

作者：谢冰彭鑫尹刚李宣东魏峻孙海龙北京大学信息科学技术学院复旦大学计算机科学技术学院上海市数据科学重点实验室绿色计算产业联盟湖南智擎科技有限公司计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 中国科学院大学中国科学院软件研究所软件开发环境国家重点实验室(北京航空航天大学) 北京航空航天大学计算机学院

阐述了围绕软件工程大数据的汇聚组织、知识表示提炼、软件工具智能化和智能开发服务环境等关键技术开展的一系列研究工作,建立了基于大数据的软件智能化开发技术体系,研发关键性的软件智能化开发工具,形成了"人-工具-数据"... 详细信息

阐述了围绕软件工程大数据的汇聚组织、知识表示提炼、软件工具智能化和智能开发服务环境等关键技术开展的一系列研究工作,建立了基于大数据的软件智能化开发技术体系,研发关键性的软件智能化开发工具,形成了"人-工具-数据"融合的新一代软件智能化开发环境,并构建了软件智能化开发云平台。面向万众创新的社会需求,构建了服务大众的公共服务平台;针对企业创新能力的提升,提供了智能化的企业软件开发环境。

关键词：软件复用大数据智能化软件开发知识图谱推荐

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采用2 b深度像素的弹性运动估计算法

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计算机研究与发展 2019年第11期56卷 2469-2484页

作者：宋传鸣闵新谢维冬尹宝才王相海辽宁师范大学计算机与信息技术学院辽宁大连116029 大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116024 东北大学计算机科学与工程学院沈阳110169 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

为降低传统弹性运动估计的计算复杂度,提出一种2 b深度像素的弹性运动估计方法.首先,利用Prewitt算子提取视频帧的梯度,借助梯度模长的均值和标准差将像素深度从8 b降采样为2 b.其次,引进基于位操作的矩阵乘法和基于比较操作的偏导运算... 详细信息

为降低传统弹性运动估计的计算复杂度,提出一种2 b深度像素的弹性运动估计方法.首先,利用Prewitt算子提取视频帧的梯度,借助梯度模长的均值和标准差将像素深度从8 b降采样为2 b.其次,引进基于位操作的矩阵乘法和基于比较操作的偏导运算,提出了2 b深度像素的弹性运动模型以及求解该模型的简化高斯牛顿法,避免了黑塞矩阵及其逆矩阵的重复计算.同时,采用1阶线性逼近,得出阻尼步长与运动向量增量、运动补偿误差之间的函数关系以及初始步长的近似计算策略,进而以菱形搜索为初始搜索,给出了2 b深度像素的弹性运动模型的快速求解算法.实验表明:该算法的平均峰值信噪比和计算效率明显优于8 b全搜索、2 b全搜索和传统8 b弹性运动估计.

关键词：视频编码运动估计低位深度像素弹性运动模型自适应阻尼系数

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基于电力负荷曲线的设备识别方法

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中国科学技术大学学报 2019年第2期49卷 100-104页

作者：王子一商琳计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

电力设备的负荷曲线随着时间而变化,其本质上是时间序列数据.为此提出了一种新的通过负荷曲线识别电力设备的方法,该方法在多个粒度划分出的负载曲线上使用卷积神经网络作为基分类器构造出一个集成学习器来提高分类精度.首先我们对原始... 详细信息

电力设备的负荷曲线随着时间而变化,其本质上是时间序列数据.为此提出了一种新的通过负荷曲线识别电力设备的方法,该方法在多个粒度划分出的负载曲线上使用卷积神经网络作为基分类器构造出一个集成学习器来提高分类精度.首先我们对原始数据进行不同粒度的划分,得到若干不同的新数据集.其次使用这些新的数据集训练不同的基学习器,并根据验证集上的精度得到不同基学习器的权重.将测试样本按照相同的粒度划分方式得到不同的测试数据集,使用不同的基分类器对这些测试数据集进行测试,得到对应的预测标签.最后对不同基分类器预测的标签进行加权,并选出权重最大的那个标签作为预测标签.在实际的电力负荷数据上将该模型与单个CNN模型进行对比,实验结果表明,该模型具有更高的设备识别精度.

关键词：力负荷曲线粒度时间序列集成学习分类

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软件开发方法发展回顾与展望

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软件学报 2019年第1期30卷 3-21页

作者：马晓星刘譞哲谢冰余萍张天卜磊李宣东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 北京大学信息科学技术学院软件研究所北京100871 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871

软件是信息化社会的基础设施,而构造并运用软件的能力成为一种核心竞争力.软件开发方法凝结了系统化的软件构造过程和技术.简要回顾了50年来软件开发方法发展历程中具有重要影响的里程碑,包括基于结构化程序设计和模块化开发的基本方法... 详细信息

软件是信息化社会的基础设施,而构造并运用软件的能力成为一种核心竞争力.软件开发方法凝结了系统化的软件构造过程和技术.简要回顾了50年来软件开发方法发展历程中具有重要影响的里程碑,包括基于结构化程序设计和模块化开发的基本方法、面向对象方法、软件复用与构件化方法、面向方面的方法、模型驱动的方法,以及服务化的方法.而后针对Internet的发展普及以及人机物融合应用对软件开发方法提出的挑战,介绍了网构软件的研究和探索,并展望未来人机物融合的软件方法和技术.

关键词：软件开发方法回顾展望

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视觉图像显著性检测综述

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计算机科学 2020年第7期47卷 84-91页

作者：袁野和晓歌朱定坤王富利谢浩然汪俊魏明强郭延文南京航空航天大学计算机科学与技术学院/人工智能学院南京210006 模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室南京210016 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 香港公开大学香港999077 香港教育大学香港999077

当今图像数据呈爆炸式增长,如何利用计算机高效地获取、处理图片信息成为领域内重要的研究课题。在人类视觉注意机制的启发下,研究人员发现将这种机制引入机器图像处理任务中可以大大提高信息提取的效率,从而更好地节省有限的计算资源... 详细信息

当今图像数据呈爆炸式增长,如何利用计算机高效地获取、处理图片信息成为领域内重要的研究课题。在人类视觉注意机制的启发下,研究人员发现将这种机制引入机器图像处理任务中可以大大提高信息提取的效率,从而更好地节省有限的计算资源。视觉图像显著性检测即利用计算机模拟人类的视觉注意机制,对图片中各部分信息的重要程度进行计算。其在图像分割、视频压缩、目标检测、图像索引等领域得到了广泛的应用,有着重要的研究价值。文中介绍了图像显著性检测算法的研究现状,首先以信息驱动来源为切入点,对显著性检测模型进行概述,之后分析了现有几种典型的显著性检测算法,并根据是否基于学习的模型将其分为基于非学习模型、基于传统机器学习模型以及基于深度学习模型3类。针对第一类,文中较为详细地对基于局部对比度和基于全局对比度的显著性检测算法进行了分类比较,指出了各自的优势与不足;针对后两类,分析了机器学习算法及深度学习在显著性检测中的应用。最后对现有的显著性检测算法进行了总结比较,对该领域研究的下一步发展方向进行了展望。

关键词：显著区域检测视觉显著性检测深度学习机器学习视觉注意机制

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