检索结果-内蒙古大学图书馆

微电子学与计算机 2022年第9期39卷 89-97页

作者：欧阳勇万豆高榕叶志伟湖北工业大学计算机学院湖北武汉430068 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

小电流接地系统单相故障选线问题是配电网电力系统故障中的一个重要问题.由于电力故障数据具有时间延续性,并且电力故障数据的数据长度过长,现有的研究工作不能有效区分具有时序性的单相接地故障电流的特征.针对这些问题,提出一种基于... 详细信息

小电流接地系统单相故障选线问题是配电网电力系统故障中的一个重要问题.由于电力故障数据具有时间延续性,并且电力故障数据的数据长度过长,现有的研究工作不能有效区分具有时序性的单相接地故障电流的特征.针对这些问题,提出一种基于自注意力的TCN+Transformer混合神经网络模型(称为TTHNN-SA模型).由于电力故障数据的特征单一,使用小波变换分解和主成分分析(PCA)方法能增加样本数据的特征量.TTHNN-SA模型使用时间卷积网络(TCN)分别对原故障数据和对原故障数据使用小波变换分解后的数据进行卷积操作提取特征,使用Transformer对经过主成分分析方法处理后的样本数据进行特征提取.然后将三个模型提取的特征矩阵进行融合后输入到自注意力层,通过自注意力机制的矩阵计算给重要特征分配更高权重,并且能解决模型的长时依赖问题.最后将自注意力层的输出通过全局平均池化后使用softmax函数进行分类.TTHNN-SA模型能更全面的学习到不同波形故障之间的电流数据关系,TTHNN-SA模型对配电网单相故障的检测具有良好的效果.

关键词：时间卷积网络 Transformer 小波变换主成分分析自注意力机制

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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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一种面向复杂场景的无线通信节点智能适变架构

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中国科学：信息科学 2021年第2期51卷 294-304页

作者：尹浩魏急波赵海涛熊俊梅锴张利军任保全马东堂军事科学院北京100076 国防科技大学电子科学学院长沙410073 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

针对可能存在对抗的未知通信环境,本文探讨了一种能进行智能适变的通信节点体系架构.该架构包括通信环境理解、通信波形适配和智能节点学习进化3个核心功能,以及支持这些功能的通信计算融合硬件平台.所提出的智能适变架构支持通信环境... 详细信息

针对可能存在对抗的未知通信环境,本文探讨了一种能进行智能适变的通信节点体系架构.该架构包括通信环境理解、通信波形适配和智能节点学习进化3个核心功能,以及支持这些功能的通信计算融合硬件平台.所提出的智能适变架构支持通信环境知识库、通信波形库,以及波形与环境适配知识图谱的不断累积和进化,通过波形在线重构,通信节点既能匹配典型通信场景,又能快速适应未知环境,因而支持智能通信节点的可持续发展.进一步本文梳理了强化学习、在线学习和迁移学习等3种机器学习技术在智能适变无线通信节点中的应用,并以最经典的信道估计过程为代表,给出了机器学习应用于通信环境识别的典型范例.

关键词：智能节点通信环境理解智能适变学习生长机器学习信道估计

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高精度的大规模程序数据竞争检测方法

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软件学报 2021年第7期32卷 2039-2055页

作者：高凤娟王豫周金果徐安孜王林章吴荣鑫张川苏振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 蚂蚁集团广东深圳518000 厦门大学信息学院福建厦门361005 Department of Computer Science and Engineering The Hongkong University of Science and TechnologyHongkongChina Department of Computer Science(ETH Zurich) ZürichSwitzerland

随着技术的不断发展,软件系统的非确定性(uncertainty)不断增强,数据竞争是并发系统这一类典型的非确定性软件系统中常见的缺陷.尽管数据竞争静态检测近年来取得了巨大进展,但其面临的重要问题仍然存在.先前的静态技术要么以分析精度为... 详细信息

随着技术的不断发展,软件系统的非确定性(uncertainty)不断增强,数据竞争是并发系统这一类典型的非确定性软件系统中常见的缺陷.尽管数据竞争静态检测近年来取得了巨大进展,但其面临的重要问题仍然存在.先前的静态技术要么以分析精度为代价达到高扩展性,要么由于高精度分析而导致可扩展性问题.提出一种解决上述矛盾的分段分析方法——GUARD.它首先基于程序值流进行轻量级上下文敏感的数据访问分析,以识别出候选的数据竞争子路径而非完整的程序路径.接下来,进行可能并行执行(may-happen-in-parallel,即MHP)分析来确定程序中的两个数据访问操作是否可能会同时执行.MHP分析基于线程流图(TFG)将线程信息进行编码以便于高效地查询各个子路径之间的并发关系.最后,对于每条存在MHP数据访问的子路径,进行重量级路径敏感分析以确定数据竞争路径的可行性.针对12个开源项目的实验评估显示,GUARD能够在1870s内完成对130万行代码的工业规模项目的检测,且平均误报率为16.0%.此外,GUARD的分析速度更快,比现有的前沿技术平均快了6.08倍,并且显著降低了误报率.除此之外,GUARD在其中还发现了12个数据竞争漏洞.将它们全部报告给了开发者,其中8个已得到了确认.

关键词：数据竞争 MHP分析静态分析

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基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

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吉林大学学报（理学版） 2021年第4期59卷 922-928页

作者：杨光贾焱鑫陈翔许舒源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京210023

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题,提出一种基于深度学习的问题帖分类方法,采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型.实验结果表明,基于深度学习的方法... 详细信息

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题,提出一种基于深度学习的问题帖分类方法,采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型.实验结果表明,基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法,且使用的Adam优化器优于SGD优化器,使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量.该方法以提问目的对帖子进行分类,可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.

关键词：帖子问题目的深度学习文本挖掘词向量

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基于全卷积神经网络的单幅隧道图像裂纹提取算法

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计算机工程与科学 2022年第5期44卷 845-854页

作者：仇静博燕雪峰汪俊郭延文魏明强南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106 南京航空航天大学模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室江苏南京211106 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

提出一种基于全卷积神经网络的单幅隧道图像裂纹提取算法,能够有效避免复杂背景下的伪裂纹噪声点干扰,实现对隧道裂纹的精确分割。首先,构建深度残差网络模型提取裂纹特征;其次,使用改进的全卷积神经网络中的反卷积操作恢复裂纹特征图... 详细信息

提出一种基于全卷积神经网络的单幅隧道图像裂纹提取算法,能够有效避免复杂背景下的伪裂纹噪声点干扰,实现对隧道裂纹的精确分割。首先,构建深度残差网络模型提取裂纹特征;其次,使用改进的全卷积神经网络中的反卷积操作恢复裂纹特征图的尺寸和裂纹细节;为了提升裂缝提取的精细程度,提出一个细节修复模块来保持裂缝的完整性与边缘细节;最后,公开一个裂纹数据集NUAACrack-2000,包含2 000幅隧道裂纹图像与精准标注标签。实验表明,提出的算法在避免噪声点干扰方面优于传统图像分割算法;在保留提取裂纹的整体性以及边缘细节处理方面优于基于机器学习的主流裂纹提取算法。

关键词：裂纹提取图像分割 NUAACrack-2000 全卷积神经网络

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基于自适应邻域嵌入的无监督特征选择算法

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计算机研究与发展 2020年第8期57卷 1639-1649页

作者：刘艳芳李文斌高阳计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 龙岩学院数学与信息工程学院福建龙岩364012

无监督特征选择算法可以对高维无标记数据进行有效的降维,从而减少数据处理的时间和空间复杂度,避免算法模型出现过拟合现象.然而,现有的无监督特征选择方法大都运用k近邻法捕捉数据样本的局部几何结构,忽略了数据分布不均的问题.为了... 详细信息

无监督特征选择算法可以对高维无标记数据进行有效的降维,从而减少数据处理的时间和空间复杂度,避免算法模型出现过拟合现象.然而,现有的无监督特征选择方法大都运用k近邻法捕捉数据样本的局部几何结构,忽略了数据分布不均的问题.为了解决这个问题,提出了一种基于自适应邻域嵌入的无监督特征选择(adaptive neighborhood embedding based unsupervised feature selection, ANEFS)算法,该算法根据数据集自身的分布特点确定每个样本的近邻数,进而构造样本相似矩阵,同时引入从高维空间映射到低维空间的中间矩阵,利用拉普拉斯乘子法优化目标函数进行求解.6个UCI数据集的实验结果表明:所提出的算法能够选出具有更高聚类精度和互信息的特征子集.

关键词： k近邻自适应邻域流形学习特征选择无监督学习

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面向领域的软件系统构造与质量保障专题前言

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软件学报 2021年第4期32卷 887-888页

作者：潘敏学魏峻崔展齐计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学软件学院江苏南京210093 中国科学院软件研究所北京100190 北京信息科技大学计算机学院北京100101

软件是推动新一代信息技术发展的驱动力.随着互联网、云计算、人工智能等技术的快速发展,软件与物联网、区块链、自动驾驶等众多领域的融合进一步加强,正引领并促进这些领域向数字化、智能化发展,为社会、经济的加速演进和创新发展带来... 详细信息

软件是推动新一代信息技术发展的驱动力.随着互联网、云计算、人工智能等技术的快速发展,软件与物联网、区块链、自动驾驶等众多领域的融合进一步加强,正引领并促进这些领域向数字化、智能化发展,为社会、经济的加速演进和创新发展带来了新的契机.因此,面向领域的软件技术不仅是软件领域,也是众多其他领域国内外学者的关注焦点和研究重点.

关键词：软件技术面向领域人工智能区块链云计算物联网软件系统质量保障

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PaxosStore中共识协议TPaxos的推导、规约与精化

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软件学报 2020年第8期31卷 2336-2361页

作者：易星辰魏恒峰黄宇乔磊吕建计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 北京控制工程研究所北京100190

PaxosStore是腾讯开发的高可用分布式存储系统,现已用于全面支持微信核心业务.PaxosStore实现了分布式共识协议Paxos的一种变体,称为***的新颖之处在于其“统一性”:为每个参与者维护统一的状态类型,并采用统一格式的消息进行通信.然而... 详细信息

PaxosStore是腾讯开发的高可用分布式存储系统,现已用于全面支持微信核心业务.PaxosStore实现了分布式共识协议Paxos的一种变体,称为***的新颖之处在于其“统一性”:为每个参与者维护统一的状态类型,并采用统一格式的消息进行通信.然而,这种设计方案也带来了TPaxos与Paxos之间的诸多差异,给理解TPaxos造成了障碍.其次,虽然腾讯开源了TPaxos协议的核心代码(包括伪代码与C++代码),但TPaxos仍缺少抽象而精确的形式化规约.最后,根据文献检索,TPaxos的正确性尚未经过必要的数学论证或者形式化工具的检验.针对这些情况,有3个主要贡献:首先,从经典的Paxos协议出发,论证如何逐步推导出TPaxos协议.基于这种推导,可以将TPaxos看作Paxos的一种自然变体,更易于理解.其次,给出了TPaxos协议的TLA+形式化规约.在开发规约的时候发现,TPaxos协议描述中存在至关重要但并未充分阐明的微妙之处:在消息处理阶段,参与者(作为接受者角色)是先作出“不再接受具有更小编号的提议”的承诺(promise),还是先接受(accept)提议?这导致了对TPaxos的两种不同理解,并促使提出TPaxos的一种变体,称为TPaxosAP.在TPaxosAP中,参与者先接受提议后作承诺.最后,使用精化(refinement)技术论证了TPaxos与TPaxosAP的正确性.特别地,由于已知的投票机制Voting不能完全描述TPaxosAP的行为,首先提出了适用于TPaxosAP的投票机制EagerVoting,然后建立了从TPaxosAP到EagerVoting以及从EagerVoting到Consensus的精化关系,并使用TLC模型检验工具验证了它们的正确性.

关键词： Paxos PaxosStore 共识协议 TLA+ 精化关系模型检验

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基于边缘计算的云游戏服务质量增强机制

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西北师范大学学报（自然科学版） 2021年第1期57卷 38-47页

作者：白光伟张慧丽沈专沈航南京工业大学计算机科学与技术学院江苏南京211816 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

提出了一种基于边缘计算的云游戏服务质量增强算法,旨在减少网络传输响应延迟和提高可靠性,扩大云游戏服务范围.该方法使用边缘服务器为玩家渲染游戏,云端负责计算游戏状态和发送更新信息给边缘服务器.首先,设计区域划分算法来确定集群... 详细信息

提出了一种基于边缘计算的云游戏服务质量增强算法,旨在减少网络传输响应延迟和提高可靠性,扩大云游戏服务范围.该方法使用边缘服务器为玩家渲染游戏,云端负责计算游戏状态和发送更新信息给边缘服务器.首先,设计区域划分算法来确定集群部署位置,以均衡负载;第二,研究集群部署位置选择算法,在满足差异化游戏需求基础上尽可能节约资源;第三,设计服务器分配算法,尽可能将相关性高的玩家分配到同一台服务器上,以减少交互所致延迟;最后,考虑到游戏动态的周期性变化,提出了服务器动态部署策略来动态开启服务器,提升服务器的可靠性并节约成本.仿真结果证明提出的方法能够减少响应延迟18~20 ms,节约带宽和提高服务覆盖率.

关键词：云游戏边缘计算响应延迟用户覆盖服务质量

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