检索结果-内蒙古大学图书馆

数据采集与处理 2016年第1期31卷 56-64页

作者：黎铭霍轩南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

软件质量是计算机系统安全可靠运行的保障,而软件缺陷是导致软件质量低下的重要诱因。软件缺陷挖掘技术凭借其能够通过对软件代码及其相关数据进行分析建模,发现软件系统潜在的缺陷,已得到了软件质量保障领域的广泛关注。要准确发现软... 详细信息

软件质量是计算机系统安全可靠运行的保障,而软件缺陷是导致软件质量低下的重要诱因。软件缺陷挖掘技术凭借其能够通过对软件代码及其相关数据进行分析建模,发现软件系统潜在的缺陷,已得到了软件质量保障领域的广泛关注。要准确发现软件模块中潜在的缺陷,需要利用大量带有缺陷情况标注的模块进行学习。然而,缺陷情况标注往往需要通过详细测试或人工代码检查获取,要消耗大量测试和人工资源,在实际应用中难以满足,这严重制约了软件缺陷挖掘的性能。针对这一问题,半监督学习技术被引入软件缺陷挖掘,通过对大量缺少标注的模块进行利用,辅助提升软件缺陷挖掘的性能。本文对半监督缺陷挖掘技术的研究现状进行综述。首先综述了软件缺陷挖掘研究现状,然后简要介绍了半监督学习的4种学习范式;最后系统梳理了基于半监督学习进行软件缺陷挖掘的多种方法与技术。

关键词：软件挖掘机器学习半监督学习软件缺陷挖掘

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随机集成策略迁移

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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

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一种基于自演化预训练的多变量时间序列预测算法

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计算机学报 2022年第3期45卷 513-525页

作者：万晨李文中丁望祥张治杰叶保留陆桑璐南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京大学计算机科学与技术系南京210023

时间序列预测是典型的时间序列分析任务,对于辅助决策、资源配置、提前采取止损措施等方面有重要意义,在包括电力、气象、交通、商业等领域有广泛应用.近年来,时间序列预测算法一直是机器学习的热门研究领域,其中多变量时间序列预测是... 详细信息

时间序列预测是典型的时间序列分析任务,对于辅助决策、资源配置、提前采取止损措施等方面有重要意义,在包括电力、气象、交通、商业等领域有广泛应用.近年来,时间序列预测算法一直是机器学习的热门研究领域,其中多变量时间序列预测是一个具有挑战性的任务.本文研究多变量时间序列预测的局部变量预测精度问题,即多变量预测需要在提升整体预测性能的同时保证局部单变量的预测精度.针对现有多变量时间序列预测算法不能保障局部变量预测精度的局限性,我们设计并实现了一种基于自演化预训练的多变量时间序列预测算法SEPNets.基于预训练的思想,SEPNets首先构建和训练单变量时间序列模型作为后续建模的基准.然后,通过拓展时序卷积网络和长短记忆(LSTM)单元来建模变量间复杂的时序依赖关系.通过将预训练模型和拓展模型进行融合再训练,SEPNets可以保障多变量时间序列预测的局部变量预测精度,并提升总体的预测性能.我们在5个真实数据集上对所提模型进行性能评估.实验结果表明,本文提出的SEPNets算法比现有算法获得相对最高的预测精度,同时在保障局部变量预测精度上具有更好的性能.

关键词：时间序列预测多变量时间序列机器学习神经网络预训练

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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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分布式梅特罗波利斯算法:收敛条件与最优并行加速

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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

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基于Web的信息检索技术综述

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计算机工程 2005年第24期31卷 7-9页

作者：蒋凯武港山南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京大学计算机科学与技术系南京210093

随着信息技术的发展,特别是Web的不断普及和应用,Web上的信息飞速增长,形成了巨大的信息资源。因此,如何从巨量的信息中快速有效地提取出所需的信息,成为迫切需要解决的问题。文章分别介绍了几种传统的信息检索模型和基于潜在语义分析... 详细信息

随着信息技术的发展,特别是Web的不断普及和应用,Web上的信息飞速增长,形成了巨大的信息资源。因此,如何从巨量的信息中快速有效地提取出所需的信息,成为迫切需要解决的问题。文章分别介绍了几种传统的信息检索模型和基于潜在语义分析的信息检索模型,以及自动问答系统,并在多方面对它们进行比较,最后展望了问答系统的应用前景。

关键词：信息检索潜在语义分析自动问答

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局部协同视角下的鲁棒标记分布学习

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模式识别与人工智能 2021年第1期34卷 44-57页

作者：徐苏平商琳周宇杰南京大学计算机科学与技术系南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

已有标记分布学习(LDL)算法在一定程度上破坏不同标记间的关联性及标记分布的整体结构,同时,大多仅以提升标记分布的预测性能为目的,忽略计算代价和噪声鲁棒性在实际应用中的重要性.为了缓解上述不足,文中提出基于局部协同表达的标记分... 详细信息

已有标记分布学习(LDL)算法在一定程度上破坏不同标记间的关联性及标记分布的整体结构,同时,大多仅以提升标记分布的预测性能为目的,忽略计算代价和噪声鲁棒性在实际应用中的重要性.为了缓解上述不足,文中提出基于局部协同表达的标记分布学习算法(LCR-LDL).在LCR-LDL中,一个未标记样本可被视作由该未标记样本邻域构建的局部字典的协同表达,表达系数中的鉴别信息可用于重构未标记样本的标记分布.在15个真实的LDL数据集上的实验表明,LCR-LDL不仅可有效提升LDL的预测性能,而且具有较强的鲁棒性和轻量级的计算开销.

关键词：标记分布学习(LDL) 多标记学习标记多义性稀疏字典学习鲁棒性

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UML实时活动图的形式化分析

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计算机学报 2004年第3期27卷 339-346页

作者：崔萌李宣东郑国梁南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京大学计算机科学与技术系南京210093

统一建模语言 (UML)自从成为OMG规范后 ,应用越来越广泛 .但UML没有精确的、形式化的语义阻碍了它的进一步发展 .该文基于Petri网 ,给出带时间约束的UML活动图的形式化描述 .与Petri网不同的是 ,Petri网的时间约束是在跃迁 (transition)... 详细信息

统一建模语言 (UML)自从成为OMG规范后 ,应用越来越广泛 .但UML没有精确的、形式化的语义阻碍了它的进一步发展 .该文基于Petri网 ,给出带时间约束的UML活动图的形式化描述 .与Petri网不同的是 ,Petri网的时间约束是在跃迁 (transition)上 ,而作者将UML活动图的时间约束放在活动状态上 .在此基础上 ,用整型时间的验证技术对实时活动图的时间性质加以分析 ,为实时系统的建模打下了基础 .

关键词： UML 统一建模语言 OMG规范面向对象活动图形式化分析

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面向基于场景规约的Web服务消息流分析与验证

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计算机学报 2009年第9期32卷 1759-1772页

作者：杨璐柳溪王林章陈鑫李宣东南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093 南京大学计算机科学与技术系南京210093

采用UML顺序图构成基于场景的规约、WS-BPEL作为Web服务的描述语言,提出了一种面向基于场景规约对Web服务消息流进行分析与验证的方法:首先,对WS-BPEL消息流进行分析并将其自动抽象为基于Petri网的模型;同时,为了缩小状态空间、提高验... 详细信息

采用UML顺序图构成基于场景的规约、WS-BPEL作为Web服务的描述语言,提出了一种面向基于场景规约对Web服务消息流进行分析与验证的方法:首先,对WS-BPEL消息流进行分析并将其自动抽象为基于Petri网的模型;同时,为了缩小状态空间、提高验证效率,在不影响消息交互顺序的前提下,对WS-BPEL源码和基于Petri网的模型分别进行化简,即面向基于场景规约将与验证无关的活动和元素删除;最后,通过遍历基于Petri网的模型以验证WS-BPEL消息流与基于场景的规约之间的一致性(消息交互顺序的存在/强制一致性).文中通过一个贯穿整个分析与验证过程的实例加以说明.该方法已经实现成为一个原型工具.

关键词： Web服务基于场景的规约消息交互一致性验证

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面向环境非确定性的信息物理融合系统测试技术研究

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中国科学：信息科学 2019年第11期49卷 1428-1450页

作者：秦逸许畅陈紫琦吕建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

信息物理融合系统(cyber-physical system,CPS)是“人-机-物”三元融合模式背景下新型软件基础设施的重要一环.为了处理不断涌现的新环境、新模式和新平台,CPS软件必须具备一定质量保障水平的可成长和可持续演化能力.然而CPS软件在与环... 详细信息

信息物理融合系统(cyber-physical system,CPS)是“人-机-物”三元融合模式背景下新型软件基础设施的重要一环.为了处理不断涌现的新环境、新模式和新平台,CPS软件必须具备一定质量保障水平的可成长和可持续演化能力.然而CPS软件在与环境交互过程中所必然面对的环境非确定性给CPS软件的质量保障带来了新的挑战.本文深入分析了环境非确定性中的感知非确定性和规约非确定性分别给软件测试研究带来的挑战.为了应对这些挑战,提出了一个迭代式的研究框架,用于有效测试受环境非确定性影响的CPS软件.基于该研究框架,介绍了现有CPS软件测试技术研究进展,并重点介绍了3种考虑环境非确定性的软件测试技术,分别解决CPS软件测试中的测试输入生成、测试预言生成和环境适应性评估问题.本文基于一个自适应自控小车的CPS软件实例,初步验证了所介绍方法测试CPS软件的有效性.

关键词：信息物理融合系统软件测试环境非确定性测试输入生成测试预言生成环境适应性评估

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