检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与探索 2022年第7期16卷 1561-1569页

作者：张祥平刘建勋肖巧翔曹步清湖南科技大学服务计算与软件服务新技术湖南省重点实验室湖南湘潭411201 湖南科技大学计算机科学与工程学院湖南湘潭411201

随着面向服务体系结构(SOA)技术的发展,Web服务的数量增长迅速。正确高效地对Web服务进行聚类或分类,能够有效地提高服务发现质量以及促进服务组合效率。然而,现有的Web服务建模方法(如LDA主题模型)难以从稀疏的Web服务数据中获得精确... 详细信息

随着面向服务体系结构(SOA)技术的发展,Web服务的数量增长迅速。正确高效地对Web服务进行聚类或分类,能够有效地提高服务发现质量以及促进服务组合效率。然而,现有的Web服务建模方法(如LDA主题模型)难以从稀疏的Web服务数据中获得精确有效的信息用于Web服务聚类。针对这个问题,提出了一种融合多维信息的Web服务表征方法(MISR)。首先,将高斯混合模型和Word2Vec算法相结合生成包含Web服务功能主题信息和语义信息的词向量表征。然后,抽取出Web服务中包含的标签-词汇信息、流行度以及Web服务共现信息,结合前一步生成的向量生成包含多维信息的Web服务表征向量。最后,在Web服务聚类和Web服务分类两个任务上对MISR方法的有效性进行验证。在真实数据集上进行WebAPI服务聚类实验,实验结果表明,相比于LDA、Word2Vec、Doc2Vec、WT-LDA、HDP-SOM、GWSC,提出的方法在Micro-F1值上有38.8%、54.5%、15.3%、33.3%、44.7%、9.7%的提升。

关键词： Web服务表征高斯混合模型 Word2Vec Web服务聚类 Web服务分类

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基于深度学习的代码表征及其应用综述

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计算机科学与探索 2022年第9期16卷 2011-2029页

作者：张祥平刘建勋湖南科技大学服务计算与软件服务新技术湖南省重点实验室湖南湘潭411201 湖南科技大学计算机科学与工程学院湖南湘潭411201

对程序进行分析、推理能够对软件开发、维护、迁移起到重要作用。如何高效地从程序代码中获取高质量信息成为了当前研究的热点。近几年有许多学者将基于深度学习的表征技术引入到程序代码分析任务中。深度学习模型能够自动地提取代码中... 详细信息

对程序进行分析、推理能够对软件开发、维护、迁移起到重要作用。如何高效地从程序代码中获取高质量信息成为了当前研究的热点。近几年有许多学者将基于深度学习的表征技术引入到程序代码分析任务中。深度学习模型能够自动地提取代码中所包含的隐含特征,降低对人工制定特征的依赖。首先介绍了代码表征的背景知识和基本概念,从代码静态信息分析角度出发,总结了基于深度学习的代码表征研究工作。之后进一步介绍了代码表征在代码克隆检测、代码搜索和代码补全三个任务上的具体应用。最后分析现有基于深度学习的代码表征工作中仍然存在的问题,并展望了未来可能的研究方向。

关键词：代码表征表征学习软件工程代码分析深度学习

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基于GAT2VEC的Web服务分类方法

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软件学报 2021年第12期32卷 3751-3767页

作者：肖勇刘建勋胡蓉曹步清曹应成服务计算与软件服务新技术湖南省重点实验室(湖南科技大学) 湖南湘潭411201 湖南科技大学计算机科学与工程学院湖南湘潭411201

随着SOA技术的发展,Web服务被广泛应用,服务数量增长迅速.正确高效地对Web服务进行分类,对于提高服务发现质量、促进服务组合效率非常重要.然而,现有的Web服务分类技术存在描述文本稀疏、未充分考虑属性信息以及结构关系等问题,难以有... 详细信息

随着SOA技术的发展,Web服务被广泛应用,服务数量增长迅速.正确高效地对Web服务进行分类,对于提高服务发现质量、促进服务组合效率非常重要.然而,现有的Web服务分类技术存在描述文本稀疏、未充分考虑属性信息以及结构关系等问题,难以有效提升Web服务分类的精度.针对此问题,提出一种基于GAT2VEC的Web服务分类方法.首先,针对Web服务之间的结构关系和自身的属性信息分别构建出多个相对应的结构关系图和属性二分图,并采用随机游走算法生成Web服务的结构上下文和属性上下文;然后,利用SkipGram模型对联合上下文进行训练,得到融合多维信息的表征向量;最后,采用SVM模型实现Web服务的分类预测.在ProgrammableWeb真实数据集上进行对比实验,实验结果表明:相比于Doc2vec,LDA,Deepwalk,Node2vec和TriDNR这5种方法,所提出的方法在Macro F1值上有了135.3%,60.3%,12.4%,10.5%和4.3%的提升,切实提高了服务分类的精度.

关键词： Web服务分类 GAT2VEC模型随机游走 SVM模型

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基于在线软标签的元学习轴承故障诊断方法

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湖南工程学院学报(自然科学版) 2025年第1期35卷 42-49页

作者：陶洁陈贺文赵志磊邱海文湖南科技大学计算机科学与工程学院湘潭411201 “服务计算与软件服务新技术”湖南省重点实验室湘潭411201

在极端小样本下,元学习故障诊断模型容易陷入过拟合,导致轴承故障诊断的准确率下降.基于此,提出一种基于在线软标签的元学习轴承故障诊断模型(Online Soft Label Metalearning,OSLM).首先将轴承原始振动信号作为卷积神经网络的输入;然... 详细信息

在极端小样本下,元学习故障诊断模型容易陷入过拟合,导致轴承故障诊断的准确率下降.基于此,提出一种基于在线软标签的元学习轴承故障诊断模型(Online Soft Label Metalearning,OSLM).首先将轴承原始振动信号作为卷积神经网络的输入;然后在元学习网络框架下搭建卷积神经网络,以多任务的训练方式优化模型;最后,利用在线软标签算法统计模型预测的信息更新软标签,使用软标签指导神经网络训练.并将本文所提方法,在公开轴承数据集上进行试验,对跨工况条件和跨部件下的滚动轴承进行故障诊断实验.实验结果表明,本文所提方法相较其他方法具有更高的识别精度、更强的鲁棒性以及泛化性.

关键词：小样本学习元学习在线软标签算法轴承故障诊断

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融合循环展开的向量VLIW体系结构软件流水研究

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软件导刊 2025年第6期24卷 95-101页

作者：汤卓悠胡勇华程奥博刘澎湖南科技大学计算机科学与工程学院湖南科技大学服务计算与新型软件技术湖南省重点实验室

基于超长指令字（VLIW）体系结构的处理器具有丰富的寄存器与计算资源，充分利用这些资源可以极大地提升程序运行速度。软件流水是位于编译器后端的一项优化技术，可以提高硬件资源利用率。目前的软件流水算法对原循环次数的考虑往往不... 详细信息

基于超长指令字（VLIW）体系结构的处理器具有丰富的寄存器与计算资源，充分利用这些资源可以极大地提升程序运行速度。软件流水是位于编译器后端的一项优化技术，可以提高硬件资源利用率。目前的软件流水算法对原循环次数的考虑往往不够周全，得到的新循环体对寄存器资源的利用率有待提高。因此，提出一种融合循环展开的软件流水优化方法。该方法首先将循环展开，然后进行软件流水处理。一方面改进软件流水序言、主体与尾声排列方式，另一方面分析在不同启动间距下经过软件流水优化后循环主体内执行包的数量，确定最佳的软件流水启动间距。使用该方法优化后的循环体具有更高的指令调度自由度，有利于得到运行速度更快的目标代码。经过实验验证，该方法优化后的代码与仅进行循环展开优化的代码相比，平均速度提升了5%。

关键词： VLIW体系结构高性能处理器编译优化软件流水指令级并行优化

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面向FT-M7002的一种Cholesky分解向量处理算法

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邵阳学院学报（自然科学版） 2022年第3期19卷 9-17页

作者：李慧祥张会福湖南科技大学计算机科学与工程学院湖南湘潭411201 湖南科技大学服务计算与软件服务新技术湖南省重点实验室湖南湘潭411201

FT-M7002是我国自主研发的高性能DSP,具有强大的向量处理能力。为有效发挥它的性能优势,亟待解决面向FT-M7002的高效矩阵分解算法。Cholesky分解是针对对称正定矩阵的一种快速分解方式,在FT-M7002处理器上研究优化Cholesky分解算法,通... 详细信息

FT-M7002是我国自主研发的高性能DSP,具有强大的向量处理能力。为有效发挥它的性能优势,亟待解决面向FT-M7002的高效矩阵分解算法。Cholesky分解是针对对称正定矩阵的一种快速分解方式,在FT-M7002处理器上研究优化Cholesky分解算法,通过生成上三角矩阵代替下三角矩阵、手工向量化、循环合并、循环展开和软件流水等手段提高算法性能。结果表明:优化后的算法相对于对应的TI库函数获得了1.90~2.82的加速比,在使用循环展开和软件流水等循环优化方法后相对于对应的TI库函数获得了3.29~7.01的加速比,加速效果较为明显。

关键词： Cholesky分解数字信号处理器单指令多数据流

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融合车辆轨迹和POI特征的多道路属性识别方法

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测绘地理信息 2025年第3期 115-120页

作者：赵肄江付金昊刘毅志廖祝华湖南科技大学计算机科学与工程学院湖南科技大学服务计算与软件服务新技术湖南省重点实验室

针对以往的工作很少考虑兴趣点（point of interest,POI）和道路属性之间联系导致获取效果难以满足需求的问题，本文提出一种基于车辆轨迹数据和POI特征的多道路属性识别方法。首先对车辆轨迹进行地图匹配，通过挖掘匹配后的轨迹数据获... 详细信息

针对以往的工作很少考虑兴趣点（point of interest,POI）和道路属性之间联系导致获取效果难以满足需求的问题，本文提出一种基于车辆轨迹数据和POI特征的多道路属性识别方法。首先对车辆轨迹进行地图匹配，通过挖掘匹配后的轨迹数据获取道路特征。通过设置道路缓冲区，获取缓冲区内的POI信息，然后采用关联规则挖掘算法计算相关POI加权支持度和道路重要性指标作为道路上下文指标。最后对道路特征和道路上下文指标进行特征向量构建，引入DeepFM(factorization machine)深度学习模型提出基于车辆轨迹和POI特征的多道路属性识别方法（TrajPOI-MAR）识别道路限速和单双向属性。使用滴滴出租车成都GPS数据集在进行实验并与决策树和多任务学习框架等算法比较，实验证明本文提出模型在方法在性能上得到一定程度提升，限速识别和单双向识别的F1值分别为0.892 8和0.945 8，均优于基线算法。

关键词：车辆轨迹道路属性识别兴趣点深度学习 DeepFM

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基于Logistic函数和用户聚类的协同过滤算法

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浙江大学学报（工学版） 2017年第6期51卷 1252-1258页

作者：毛宜钰刘建勋胡蓉唐明董湖南科技大学计算机科学与工程学院知识处理与网络化制造湖南省普通高校重点实验室湖南湘潭411201 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210000

针对协同过滤推荐算法的数据稀疏性和可扩展性问题,提出一种基于Logistic函数和用户聚类的协同过滤算法.计算用户对服务关键词的偏好度,构建用户-关键词偏好向量,并基于此向量对用户进行聚类;采用Logistic函数计算用户对服务的兴趣度,... 详细信息

针对协同过滤推荐算法的数据稀疏性和可扩展性问题,提出一种基于Logistic函数和用户聚类的协同过滤算法.计算用户对服务关键词的偏好度,构建用户-关键词偏好向量,并基于此向量对用户进行聚类;采用Logistic函数计算用户对服务的兴趣度,并根据兴趣度相似性在目标用户所在类内寻找其最近邻居;通过最近邻居预测用户对服务的兴趣度,将兴趣度较高的服务推荐给用户.基于真实数据集的实验证明,与传统协同过滤算法相比,本文算法能取得更高的准确率,且聚类后算法运行时间显著减少,有效地提高了推荐的实时性.

关键词：用户聚类 Logistic函数服务关键词协同过滤数据稀疏性

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安全与成本感知的实例密集型云工作流调度方法

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计算机集成制造系统 2017年第5期23卷 955-962页

作者：文一凭窦万春刘建勋陈爱民周旻昊南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 湖南科技大学知识处理与网络化制造湖南省普通高校重点实验室湖南湘潭411201 湘潭市规划信息技术研究中心湖南湘潭411000 湖南华菱湘潭钢铁有限公司湖南湘潭411201

针对现有实例密集型云工作流调度方法未考虑安全需求及未引入实例的不足,构建了相应的调度模型,并通过借鉴信任管理的思想,提出基于用户信任度的工作流实例方面处理策略以及一种安全与成本感知的实例密集型云工作流调度算法(SC-ICW)。... 详细信息

针对现有实例密集型云工作流调度方法未考虑安全需求及未引入实例的不足,构建了相应的调度模型,并通过借鉴信任管理的思想,提出基于用户信任度的工作流实例方面处理策略以及一种安全与成本感知的实例密集型云工作流调度算法(SC-ICW)。该算法可在满足截止时间与安全需求约束的前提下优化执行成本,并减少实例方面处理可能引发的安全风险。通过仿真实验说明了该算法的有效性。

关键词：实例密集型云工作流安全成本用户信任度调度

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Web服务测试技术综述

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微计算机应用 2010年第1期31卷 21-26页

作者：冯细光刘建勋湖南科技大学知识处理与网络化制造湖南省普通高校重点实验室湘潭411201 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210000

面向服务的体系结构(SOA)已成为基于Web的分布式系统的主要发展趋势。Web服务作为实现SOA的一种形式,已得到广泛的关注与应用。由于Web服务为基于开放和通用的协议与平台,其服务质量与可信等均可能存在问题,这将会阻碍Web服务的发展。We... 详细信息

面向服务的体系结构(SOA)已成为基于Web的分布式系统的主要发展趋势。Web服务作为实现SOA的一种形式,已得到广泛的关注与应用。由于Web服务为基于开放和通用的协议与平台,其服务质量与可信等均可能存在问题,这将会阻碍Web服务的发展。Web服务进行充分测试可保证Web服务的质量,然而由于Web服务所具有的特点,传统的软件测试技术方法不再适用于Web服务的测试,所以对Web服务测试方法和技术的研究成为当务之急。本文在SOA体系结构基础上,讨论了Web服务测试的难点和Web服务测试的基本方法,分析了目前Web服务测试的研究现状。最后,展望了未来可能的研究方向。

关键词：面向服务体系架构(SOA) Web服务 Web服务测试

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