检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2022年第2期37卷 257-266页

作者：姚香娟田甜党向盈孙百才巩敦卫中国矿业大学数学学院江苏徐州221116 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210008 山东建筑大学计算机科学与技术学院济南250101 徐州工程学院信息工程学院(大数据学院) 江苏徐州221018 中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116

软件测试是软件开发活动中一个关键且耗时的环节,其核心是生成满足特定准则的测试数据.随着软件复杂程度的不断增加,软件测试的难度也越来越高.使用遗传算法等智能优化方法解决复杂软件的测试问题,是近年来软件工程领域的一个研究热点.... 详细信息

软件测试是软件开发活动中一个关键且耗时的环节,其核心是生成满足特定准则的测试数据.随着软件复杂程度的不断增加,软件测试的难度也越来越高.使用遗传算法等智能优化方法解决复杂软件的测试问题,是近年来软件工程领域的一个研究热点.鉴于此,针对智能优化在软件测试的应用进行综述,首先介绍软件测试的基本原理和方法;然后介绍智能优化在不同测试领域的研究进展,并对基于不同智能优化方法的软件测试研究进展进行分析;最后给出该领域的挑战与展望.

关键词：智能优化优化算法软件测试测试数据生成进化测试

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基于软件定义的新型电力系统分层自治电力平衡模式研究

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综合智慧能源 2024年第7期46卷 1-11页

作者：王泽宁李文中李东辉徐泰山俞俊南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司) 南京211106 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093

新型电力系统是一个典型的复杂系统,源荷双侧的强不确定性导致电力电量时空分布极度不平衡,电力电量平衡逻辑发生了根本性变化,电力平衡面临巨大的挑战。为建立源网荷储多元协同互动的新型平衡模式,根据分层可以弱化复杂系统复杂性的理... 详细信息

新型电力系统是一个典型的复杂系统,源荷双侧的强不确定性导致电力电量时空分布极度不平衡,电力电量平衡逻辑发生了根本性变化,电力平衡面临巨大的挑战。为建立源网荷储多元协同互动的新型平衡模式,根据分层可以弱化复杂系统复杂性的理念,提出了基于能量自治单元的分层自治电力平衡模式。能量自治单元具备自调度、自平衡能力,在不同市场模式下具备不同的具体形态,将成为多元海量资源参与电力市场的有效途径。基于软件范型理论,指出能量自治单元应具备多元融合的架构模型、自适应运行机理和持续演化的生命周期,同时介绍了基于软件定义的能量自治单元软硬件解耦构建思路。最后,对能量自治单元构建的关键技术进行了讨论和展望。

关键词：新型电力系统新能源源网荷储电力平衡复杂系统软件定义能量自治单元电力市场

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强化学习方法在通信拒止战场仿真环境中多无人机目标搜寻问题上的适用性研究

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中国科学：信息科学 2020年第3期50卷 375-395页

作者：汪亮王文王禹又侯松林乔裕哲吴天珩陶先平南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

目标搜索问题是现实中一类常见的问题,如灾难现场搜救、战场目标侦察等.无人机由于其灵活性、低成本、可搭载各类传感器并以集群形式开展协作等优势,是解决大范围、高风险区域目标搜索问题的理想技术方案,当前发展迅速.在战场等复杂现... 详细信息

目标搜索问题是现实中一类常见的问题,如灾难现场搜救、战场目标侦察等.无人机由于其灵活性、低成本、可搭载各类传感器并以集群形式开展协作等优势,是解决大范围、高风险区域目标搜索问题的理想技术方案,当前发展迅速.在战场等复杂现实环境中,由于缺乏基础通信设施及干扰的存在,无人机与地面指挥员、无人机之间难以快速、可靠通信,处于通信拒止状态.因此,无人机难以获得指挥员的实时控制信息,需要其具备自主、智能完成任务的能力并开展协同.随着人工智能技术的快速发展,强化学习技术在解决连续决策问题上展现出了较强的潜力.无人机搜索问题作为一种典型的连续决策问题,属于强化学习技术的适用范围.但对于目前的强化学习及人工智能技术能否适用于无人机从而自主决策完成现实场景中的任务这一问题尚存争议,仍有待进一步探索.为此,本文以现实战场环境为背景,对通信拒止及包含两方对抗的战场环境中的目标搜寻问题进行了建模,依据模型构建了对抗仿真平台,并通过实验研究的方式针对以下3个问题展开了探索:(1)强化学习在通信拒止环境下多无人机搜索问题的适用性;(2)各强化学习算法在该问题上的优劣;(3)通信拒止程度对强化学习算法效果的影响.通过运用当前主流的强化学习技术开展仿真实验并定量评估实验结果.本文总结发现:(1)强化学习在解决通信拒止环境下多无人机搜索问题上具备有效性;(2)在与其他算法对抗时,运用基于Deep Q-Network (DQN)强化学习技术的自主决策无人机集群体现出了较强的问题解决能力;(3)通信拒止程度对强化学习算法效果有影响,但在不同的通信拒止程度下,强化学习算法表现相对稳定.

关键词：无人机强化学习目标搜寻通信拒止环境

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面向网络社交媒体的少样本新冠谣言检测

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中文信息学报 2022年第1期36卷 135-144,172页

作者：陆恒杨范晨悠吴小俊江南大学江苏省模式识别与计算智能工程实验室江苏无锡214122 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 深圳市人工智能与机器人研究院广东深圳518129

在社交媒体上发布和传播有关新冠的谣言对民生、经济、社会等都产生了严重影响,因此通过机器学习和人工智能技术开展新冠谣言检测具有重要的研究价值和社会意义。现有谣言检测研究,一般假定进行建模和预测的事件已有充足的有标签数据,... 详细信息

在社交媒体上发布和传播有关新冠的谣言对民生、经济、社会等都产生了严重影响,因此通过机器学习和人工智能技术开展新冠谣言检测具有重要的研究价值和社会意义。现有谣言检测研究,一般假定进行建模和预测的事件已有充足的有标签数据,但对于新冠这类突发事件,由于可训练样本较少,所以此类模型存在局限性。该文聚焦少样本谣言检测问题,旨在使用极少的有标签样例训练可检测突发事件的谣言检测模型。该文以新浪微博的新冠谣言为研究对象,构建适用于少样本谣言检测的新浪微博新冠谣言数据集,提出基于元学习的深度神经网络少样本谣言检测模型。在少样本机器学习场景下,该模型在新冠谣言数据集、PHEME公共数据集上的实验结果均有显著的性能提升。

关键词：谣言检测少样本学习在线社交媒体

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基于模型分解的小样本学习

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中国科学：信息科学 2020年第5期50卷 662-674页

作者：叶翰嘉詹德川计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

机器学习依赖大量样本的统计信息进行模型的训练,从而能对未知样本进行精准的预测.搜集样本及标记需要耗费大量的资源,因而如何基于少量样本(few-shot learning)进行模型的训练至关重要.有效的模型先验(prior)能够降低模型训练对样本的... 详细信息

机器学习依赖大量样本的统计信息进行模型的训练,从而能对未知样本进行精准的预测.搜集样本及标记需要耗费大量的资源,因而如何基于少量样本(few-shot learning)进行模型的训练至关重要.有效的模型先验(prior)能够降低模型训练对样本的需求.本文基于元学习(meta learning)框架,从相关的、类别不同的数据中学习模型先验,并将这种先验应用于新类别的少样本任务.与此同时,本文提出"模型组合先验"(MCP,model composition prior)方法,通过目标函数的最优条件对模型结构进行分解,并分别估计模型的各个组成部分,得到有效的分类器.这种分解方式具有较高的可解释性,能够指导在不同小样本任务中"共享"与"独立"的成分,从而指导元学习的具体实现.在人造数据中,本文方法能够恢复出小样本任务之间的关联性;在图像数据上,MCP方法能取得比当前主流方法更优异的效果.

关键词：小样本学习元学习模型先验模型分解

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软件运行时验证与监控技术发展现状与展望

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前瞻科技 2023年第1期2卷 62-77页

作者：卜磊董威单云霄南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京大学软件学院国防科技大学计算机学院中山大学人工智能学院广东省大数据分析与处理重点实验室

当今社会，大量软件系统运行在开放、动态、不确定的场景中，经常受到非预期的干扰和影响，因此对系统行为进行运行时验证与监控，并针对各种实时情况做出自适应的实时响应、决策与动态调控，具有重要意义。文章从运行时验证、监控、增... 详细信息

当今社会，大量软件系统运行在开放、动态、不确定的场景中，经常受到非预期的干扰和影响，因此对系统行为进行运行时验证与监控，并针对各种实时情况做出自适应的实时响应、决策与动态调控，具有重要意义。文章从运行时验证、监控、增强及动态调控等方面对相关领域的国内外进展进行了回顾与展望，并从软件行为认知与理解、控制器生成、全生命期监控等角度对后续潜在方向进行探讨与建议。

关键词：形式化建模与验证运行时验证在线监控控制生成

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边缘环境下面向实时目标检测的帧卸载调度算法

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计算机工程 2023年第5期49卷 295-301,309页

作者：罗华峰沈奕菲阮黎翔杜奇伟郑翔陈智麒张胜国网浙江省电力有限公司电力科学研究院杭州310014 国网浙江省电力有限公司杭州310007 国网浙江省电力有限公司衢州供电公司浙江衢州324000 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

边缘环境下的目标检测应用大多依赖于边缘设备。目前,MobileNet等轻量级检测模型在满足实时性要求的前提下难以达到准确度要求,Faster RCNN等重量级模型的检测准确度较高,但数据传输耗时大,难以保证检测实时性。提出一种边缘辅助的目标... 详细信息

边缘环境下的目标检测应用大多依赖于边缘设备。目前,MobileNet等轻量级检测模型在满足实时性要求的前提下难以达到准确度要求,Faster RCNN等重量级模型的检测准确度较高,但数据传输耗时大,难以保证检测实时性。提出一种边缘辅助的目标检测框架及自适应帧卸载(OEOD)算法,在线将视频帧卸载到边缘服务器,以执行高准确度、高时延的目标检测,或在本地执行低准确度、低时延的目标检测,从而在满足给定检测准确度要求的前提下缩短视频帧的平均处理时延。为实现OEOD算法,提出一种基于内容相似性的特征向量度量方式,以预测当前帧的检测时延和准确度,并以贪心的方式决定当前帧的检测策略。实验结果表明,与MobileNet算法相比,OEOD算法在保证准确度的前提下将检测时延降低了29%,且在不同的数据集上均表现良好。

关键词：边缘计算目标检测计算卸载在线调度时延优化

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AI软件系统工程化技术与规范专题前言

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软件学报 2023年第9期34卷 3939-3940页

作者：张贺夏鑫蒋振鸣祝立明李宣东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 华为技术有限公司浙江杭州310007 Electrical Engineering&Computer Science York UniversityToronto M3J 1P3Canada Computer Science and Engineering University of New South WalesSydney NSW 2015Australia

近年来,人工智能产业的热度逐步提升,市场规模持续扩大,全球各行各业的组织机构都正在或试图通过人工智能对原有的产品和服务赋予新的能力.最先进的人工智能系统正在迅速从实验室环境迁移到工业环境,并主要以软件为承载形式渗透到社会... 详细信息

近年来,人工智能产业的热度逐步提升,市场规模持续扩大,全球各行各业的组织机构都正在或试图通过人工智能对原有的产品和服务赋予新的能力.最先进的人工智能系统正在迅速从实验室环境迁移到工业环境,并主要以软件为承载形式渗透到社会应用的方方面面.然而开发、测试和运维工业化的人工智能软件系统会遇到一些不同于传统软件系统的工程问题.例如,在基于人工智能的系统中,规则和系统行为是从训练数据中推断出来的,而不是被开发者编写的程序代码所定义;人工智能系统的需求具有较大的不明确性;人工智能系统的演化过程中需要关注不断变化的数据集和相关的基础设施;人工智能系统开发和运维需要数据科学家和软件工程师的跨专业协作;人工智能系统的开发面临伦理、道德和法律的约束,且这些约束的更新速度正受到飞速发展的人工智能技术和产业的挑战.

关键词：人工智能系统软件系统人工智能技术软件工程师更新速度训练数据专业协作基础设施

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破损文物数字化修复: 以中国出土青铜器为例

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计算机辅助设计与图形学学报 2021年第5期33卷 789-797页

作者：魏明强陈红华孙杨杏汪俊郭延文燕雪峰南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016 模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室南京210016 合肥工业大学仪器科学与光电工程学院合肥230002 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

出土青铜器大多存在缺失碎块现象,包括片状缺块、跨区域缺块和结构性缺块.随着三维重建和激光扫描技术的发展,以高精度数字化模型为基础的文物修复技术得到了广泛的重视.针对青铜器缺块的多样性和复杂性,从青铜器自身具有的形态特征出发... 详细信息

出土青铜器大多存在缺失碎块现象,包括片状缺块、跨区域缺块和结构性缺块.随着三维重建和激光扫描技术的发展,以高精度数字化模型为基础的文物修复技术得到了广泛的重视.针对青铜器缺块的多样性和复杂性,从青铜器自身具有的形态特征出发,提出了青铜器缺块的多元数字化补配框架.对于片状缺块,分析了具有缺失数据的模型内蕴对称性,研究了青铜器表面纹饰的提取方法,根据模型对称变换建立覆盖缺块的初始模型,再根据纹饰拼接方法,从局部精细调整缺块初步模型,使缺块模型上的纹饰与周围模型的纹饰美观拼接,从而形成了青铜器三维模型从全局到局部的补配方案;对于跨区域缺块,设计了缺块边缘欧拉螺线的走向和研究了缺块内外数据的相似性匹配技术,使用了由粗到精、特征敏感的补配方法;对于结构性缺块,设计了具有高效、良好交互性能的缺块几何形态编辑技术,进而为破损青铜器的缺块补配提供了一个专业、便捷的,且具有多元互补方案的计算机辅助几何处理平台.

关键词：破损青铜器虚拟修复缺块补配三角网格

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面向半监督聚类的最优间隔分布学习机

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中国科学：信息科学 2022年第1期52卷 86-98页

作者：张腾黎铭金海华中科技大学大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心武汉430074 华中科技大学服务计算技术与系统教育部重点实验室武汉430074 华中科技大学集群与网格计算湖北省重点实验室武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

基于间隔的聚类是一类经典的聚类算法,此类算法假设聚类结构能通过引入监督学习中的间隔来确定.即一个好的聚类结果,当以其簇标记作为类别标记进行监督学习时,所得分类器产生的关于间隔的目标物理量也同时达到最优.目前最为有效的间隔... 详细信息

基于间隔的聚类是一类经典的聚类算法,此类算法假设聚类结构能通过引入监督学习中的间隔来确定.即一个好的聚类结果,当以其簇标记作为类别标记进行监督学习时,所得分类器产生的关于间隔的目标物理量也同时达到最优.目前最为有效的间隔物理量是间隔分布,其基于最新的间隔理论,取得了比优化最小间隔更好的效果.然而在现实聚类任务中,我们往往还能获得一些额外的监督信息,例如两两样本之间的"必连"约束和"勿连"约束,此时优化间隔分布是否还有效尚未可知.对此,本文提出面向半监督聚类的最优间隔分布学习机(ODMSSC),对该问题进行初步探索. ODMSSC对应的形式化是一个混合整数规划,我们将其放松成一个鞍点问题,并提出一种高效的交替优化方法进行求解.最终通过真实数据集上的实验,我们验证了所提算法的有效性.

关键词：半监督聚类约束聚类最优间隔分布学习机间隔分布间隔

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