检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机辅助设计与图形学学报 2020年第4期32卷 680-692页

作者：梁楚萍印杰伍静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南京211106 模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室南京211106 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 江苏警官学院计算机信息与网络安全系南京210031 School of Computer Science and Informatics Cardiff University UK CF243AA

三维网格分割是计算机图形学的一个重要的研究方向,近年来不断涌现出各种新的分割技术.主要关注基于聚类分析的三维网格分割技术,介绍了三维网格分割的2种常见类型,并对分割技术所转化的数学问题进行阐述,总结了一系列常用的网格属性.... 详细信息

三维网格分割是计算机图形学的一个重要的研究方向,近年来不断涌现出各种新的分割技术.主要关注基于聚类分析的三维网格分割技术,介绍了三维网格分割的2种常见类型,并对分割技术所转化的数学问题进行阐述,总结了一系列常用的网格属性.依据算法类型将现有算法划分为5类,所基于的分割技术分别有区域生长、多源区域生长、层次聚类、迭代聚类以及谱聚类.针对不同的分割目标和所利用的网格属性,对各分类下的分割算法进行对比讨论;同时给出4种角度的评估准则,以展示不同应用场景下各类分割算法的优缺点,并指出了三维网格分割的发展趋势和应用方向.

关键词：三维网格分割聚类分析网格模型数字几何处理

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面向持续软件工程的微服务架构技术专题前言

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软件学报 2021年第5期32卷 1229-1230页

作者：张贺王忠杰陈连平彭鑫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 哈尔滨工业大学计算学部黑龙江哈尔滨150001 Lianping Chen Ltd. Dublin D06XD73Ireland 复旦大学计算机科学与技术学院上海200438

随着软件互联网化和服务化的高度发展,持续性(continuity)成为现代软件系统的基本特性之一,覆盖从商业策划、软件开发、运维、演化的所有环节,使得软件系统在持续稳定提供功能和服务的同时,软件系统的边界和内部结构始终处于不断变化、... 详细信息

随着软件互联网化和服务化的高度发展,持续性(continuity)成为现代软件系统的基本特性之一,覆盖从商业策划、软件开发、运维、演化的所有环节,使得软件系统在持续稳定提供功能和服务的同时,软件系统的边界和内部结构始终处于不断变化、持续更新和适应之中,持续软件工程(continuous software engineering)由此被提出并迅速得到广泛的实践应用.微服务(microservice)架构作为一种全新的去中心化分布式架构,在软件架构层面成为适应持续软件工程发展的必然趋势,而领域驱动设计(domain-driven design,简称DDD)伴随着微服务架构的兴起也重新获得了业界的广泛关注,二者共同关注服务自顶向下的合理设计和分解.微服务架构与领域驱动设计共同支持实现现代软件系统的持续性特征.为了反映中国学者和实践者在求解以微服务架构为代表的持续软件工程所面临的架构难题和挑战过程中取得的理论、技术或实验方面的创新性、突破性的高水平研究成果,特设立此专题.

关键词：微服务架构领域驱动设计软件工程软件系统软件架构分布式架构互联网化去中心化

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面向RFID动态帧时隙ALOHA协议的帧长优化

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计算机科学与探索 2021年第7期15卷 1227-1236页

作者：何金栋卜艳玲石聪聪谢磊国网福建省电力有限公司电力科学研究院福州350007 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 全球能源互联网研究院有限公司信息网络安全实验室南京210023

近年来,国家电网积极推动泛在电力物联网的建设,以实现电力系统的万物互联与优化管理。其中,射频识别技术(RFID)作为泛在电力物联网建设的核心技术,凭其价格低廉、无需电源、非视距通信、远距离通信等特点,被广泛应用于电力仓储物资管... 详细信息

近年来,国家电网积极推动泛在电力物联网的建设,以实现电力系统的万物互联与优化管理。其中,射频识别技术(RFID)作为泛在电力物联网建设的核心技术,凭其价格低廉、无需电源、非视距通信、远距离通信等特点,被广泛应用于电力仓储物资管理、电力巡检等应用场景。为了盘点电力设备仓库中的物品,需要快速识别粘贴在物品上的标签,然而由于仓库中存在大量标签,在通信过程中容易产生标签信号冲突。针对当前商用RFID系统普遍采用的符合EPCC1G2标准的动态帧时隙ALOHA协议,提出了一种新型的基于Q-learning与神经网络的帧长优化算法(记作QN-learning)。通过将动态帧长选择问题转化为马尔可夫决策过程(MDP),即观察到的状态为不同种类时隙的个数(空时隙数、单时隙数、冲突时隙数),执行的动作为设置合理的帧长,从而利用Q-learning与神经网络来自主学习帧长选择策略,基于学习到的策略可以指导系统根据最新观察选择能够实现全局最优的帧长。仿真实验结果表明,基于QN-learning算法在动态调整帧长方面表现优异,能够实现标签的有效识别,在保障高吞吐率的同时控制阅读器的询问次数,减少数据传输量。

关键词：射频识别(RFID) 动态帧时隙ALOHA 帧长优化马尔可夫决策过程(MDP) Q-learning

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基于CMAES集成学习方法的地表水质分类

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计算机科学与探索 2020年第3期14卷 426-436页

作者：陈兴国徐修颖陈康扬杨光南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

为了提高人民生活质量,政府部门不断加强水质管理,然而人工分类方法无法满足实时处理的需求,传统机器学习方法的分类准确率又不够高。集成学习使用多种学习算法来获得比单一学习算法更好的预测性能。首先,对集成学习进行概述,简要介绍了... 详细信息

为了提高人民生活质量,政府部门不断加强水质管理,然而人工分类方法无法满足实时处理的需求,传统机器学习方法的分类准确率又不够高。集成学习使用多种学习算法来获得比单一学习算法更好的预测性能。首先,对集成学习进行概述,简要介绍了Bagging和Boosting算法,并提出基于协方差自适应调整的进化策略算法(CMAES)的集成学习方法。接着,介绍了数据处理方式、模型评估方法和评价指标。最后,用CMAES集成学习方法对逻辑回归、线性判别分析、支持向量机、决策树、完全随机树、朴素贝叶斯、K-邻近算法、随机森林、完全随机树林、深度级联森林十种模型进行集成。实验结果表明,CMAES集成学习方法优于所有其他模型,该方法将继续被应用到未来的研究之中。

关键词：水质分类 Boosting 基于协方差自适应调整的进化策略算法(CMAES) 集成学习参数优化

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基于多目标优化算法NSGA-II推荐相似缺陷报告

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计算机学报 2019年第10期42卷 2175-2189页

作者：樊田田许蕾陈林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

在软件开发过程中,开发人员会收到用户提交的大量缺陷报告.若修复缺陷报告中问题涉及到的相同源代码文件数目超过一半,则称这些缺陷报告为相似缺陷报告.给开发人员推荐相似缺陷报告能够有效节约开发人员修复缺陷的时间.该文提出一种基... 详细信息

在软件开发过程中,开发人员会收到用户提交的大量缺陷报告.若修复缺陷报告中问题涉及到的相同源代码文件数目超过一半,则称这些缺陷报告为相似缺陷报告.给开发人员推荐相似缺陷报告能够有效节约开发人员修复缺陷的时间.该文提出一种基于多目标优化算法NSGA-Ⅱ推荐相似缺陷报告的方法,即在推荐尽可能少的相似缺陷报告情况下,使得缺陷报告间的相似度尽可能大.为此,利用缺陷报告的摘要和描述信息,该文采用TFIDF和Word Embedding两种方法,从历史缺陷报告中找出相似的缺陷报告,并采用基于搜索的多目标优化算法NSGA-Ⅱ来保证推荐的相似缺陷报告数目尽可能少.实验数据集是6个开源项目(AspectJ、Birt、Eclipse UI、JDT、SWT和Tomcat).与采用单目标算法相比,该文方法在推荐相似缺陷报告的准确率、平均准确率均值、平均序位倒数均值都有提高,其中,在Top@1准确率、平均准确率均值、平均序位倒数均值上分别比Yang方法提高125.5%、67.7%和62.75%.

关键词：相似缺陷报告推荐多目标优化空间向量模型词嵌入模型 NSGA-Ⅱ算法软件工程

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量子计算与不确定性原理

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计算机科学 2020年第1期47卷 40-50页

作者： Renata WONG 南京大学计算机科学与技术系南京大学软件新技术国家重点实验室

对量子计算的计算潜力的高度期望源于量子力学的各种特性,如叠加原理、纠缠现象、破坏性和建设性的量子干扰。相对于经典计算,量子计算具有某些假定的优势,例如量子算法的运行速度比经典算法快;但另一方面却似乎存在影响经典算法但不影... 详细信息

对量子计算的计算潜力的高度期望源于量子力学的各种特性,如叠加原理、纠缠现象、破坏性和建设性的量子干扰。相对于经典计算,量子计算具有某些假定的优势,例如量子算法的运行速度比经典算法快;但另一方面却似乎存在影响经典算法但不影响量子算法的障碍,障碍之一是传统上归因于Werner Heisenberg的两个不确定性原理。Heisenberg最初制定的不确定性原理涉及用于测量量子系统的非量子仪器必然会对该系统造成影响。这个原理与其后来的发展有所不同,因为后来发现的不确定性所假定的是不交换可观察量在测量方面存在固有的不能精确测量的特性。在目前的技术发展状况以及当前对量子力学的形式表述与诠释的情况下,这两种不确定性皆有可能对量子计算的速度造成不良影响。近年来,针对这两种不确定性原理有了新的研究成果:1)Ozawa对Heisenberg原理提出了修改,将两种不确定性纳入其内进行并列考虑,从而可以减小Heisenberg原理的不确定性程度;2)在考虑到熵不确定性的情况下,Heisenberg不确定性可被视为Hirschmann不确定性的下界,因此除了在测量上的不确定性之外,量子计算还必须考虑来自其他如信息学的不确定性因素。

关键词：量子计算不确定性原理不确定性关系熵不确定性

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基于卷积神经网络的蛋白质折叠类型最小特征提取

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南京大学学报（自然科学版） 2020年第5期56卷 744-753页

作者：潘越王骏李文飞张建王炜南京大学物理学院南京210023 南京大学脑科学研究院南京210023 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京210023

通过蛋白质的序列、结构等信息构建完整的蛋白质宇宙是生物信息学中的重要课题,相关研究对蛋白质结构预测、蛋白质进化路径分析以及蛋白质结构设计等方面的研究都有重要的意义.从蛋白质结构的一种简化表示——蛋白质接触图出发,通过训... 详细信息

通过蛋白质的序列、结构等信息构建完整的蛋白质宇宙是生物信息学中的重要课题,相关研究对蛋白质结构预测、蛋白质进化路径分析以及蛋白质结构设计等方面的研究都有重要的意义.从蛋白质结构的一种简化表示——蛋白质接触图出发,通过训练卷积神经网络进行特征提取,筛选出可识别结构域折叠类型的最小特征向量,构建蛋白质折叠类型空间,并使用谱聚类等方法对不同蛋白质折叠类型的高维分布情况进行分析.得到的最小特征向量兼顾了信息的完整性与冗余度,可以很好地表示全部七种常见蛋白质类的空间关联.该研究结果填补了之前蛋白质宇宙研究中对不常见类的空间位置和相互关系描述的空白,加深了对于蛋白质结构相似性的理解.

关键词：蛋白质宇宙深度学习卷积神经网络蛋白质折叠类型识别

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C/C++程序缺陷自动修复与确认方法

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软件学报 2019年第5期30卷 1243-1255页

作者：周风顺王林章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

在计算机软件中,程序缺陷不可避免且极有可能造成重大损失.因此,尽早发现并排除程序中潜在的缺陷,是学术界和工业界的普遍共识.目前的程序缺陷自动修复方法大都遵循缺陷定位、修复候选项生成、选择及验证的流程,但在修复实际程序时存在... 详细信息

在计算机软件中,程序缺陷不可避免且极有可能造成重大损失.因此,尽早发现并排除程序中潜在的缺陷,是学术界和工业界的普遍共识.目前的程序缺陷自动修复方法大都遵循缺陷定位、修复候选项生成、选择及验证的流程,但在修复实际程序时存在修复率低、无法保证修复结果的正确性等问题.提出了一种基于程序合成的C/C++程序缺陷自动修复方法.首先,从满足相同规约的程序集中,通过人工整理的方式总结错误模式及其对应的修复方法,使用重写规则表达错误模式,在此基础上实现了基于重写规则和基于程序频谱的缺陷定位方法,得到程序中可能的缺陷位置;其次,基于重写规则,使用修复选项生成方法得到缺陷的修复选项,同时,通过深度学习的方式学习正确程序的书写结构,帮助预测错误程序错误点应有的语句结构,通过这两种方式提高候选项质量,进而提高修复率;最后,在选择验证过程中,使用程序合成的方法将样例程序作为约束,保证合成后代码的正确性.基于上述方法实现了原型工具AutoGrader,并在容易出错、缺陷典型的学生作业程序上进行了实验,结果显示,该方法对学生作业程序中的缺陷有着较高的修复率,同时也能保证修复后代码的正确性.

关键词：程序修复程序合成深度学习

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C程序内存泄漏智能化检测方法

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软件学报 2019年第5期30卷 1330-1341页

作者：朱亚伟左志强王林章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

内存泄漏在采用显式内存管理机制的C语言中是一种常见的代码缺陷,内存泄漏的检测方法目前主要是静态分析与动态检测.动态检测开销大,且高度依赖测试用例;静态分析目前被学术界和工业界广泛应用,但是存在大量误报,需要人工对检测结果进... 详细信息

内存泄漏在采用显式内存管理机制的C语言中是一种常见的代码缺陷,内存泄漏的检测方法目前主要是静态分析与动态检测.动态检测开销大,且高度依赖测试用例;静态分析目前被学术界和工业界广泛应用,但是存在大量误报,需要人工对检测结果进行确认.内存泄漏静态分析的误报通常是由于对指针、分支语句和全局变量分析的不准确性导致的.提出了一种内存泄漏的智能化检测方法,通过使用机器学习算法学习程序特征与内存泄漏之间的相关性,构建机器学习分类器,并应用机器学习分类器进一步提高内存泄漏静态分析的准确性.首先构建机器学习分类器,然后通过静态分析方法构建从内存分配点开始的SparseValueFlowGraph(SVFG),并从中提取内存泄漏相关特征,再使用规则和机器学习分类器进行内存泄漏的检测.实验结果显示,该方法在分析指针、分支语句和全局变量时是有效的,能够提高内存泄漏检测的准确性,降低内存泄漏检测结果的误报.最后,对未来研究的可行性以及面临的挑战进行了展望.

关键词：内存泄漏内存泄漏检测静态分析机器学习特征提取

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基于剪切波变换的光场图像质量评价方法

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光电子．激光 2020年第2期31卷 187-193页

作者：黄至娇郁梅潘志勇宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210093

光场成像作为新一代成像技术可采集更丰富的视觉信息,但在其各个处理过程中都会引入失真导致光场图像主观质量的下降,因此需要设计与人类视觉系统(Human Visual System,HVS)保持一致的客观评价方法以自动评价光场图像的质量。本文提出... 详细信息

光场成像作为新一代成像技术可采集更丰富的视觉信息,但在其各个处理过程中都会引入失真导致光场图像主观质量的下降,因此需要设计与人类视觉系统(Human Visual System,HVS)保持一致的客观评价方法以自动评价光场图像的质量。本文提出了一种基于剪切波变换的光场图像全参考质量评价方法。首先,为了同时考虑光场的空间域和角度域失真,分别在光场视图和极平面图(Epipolar Plane Image,EPI)上提取特征。其次,在光场视图上进行剪切波变换后,分别提取局部相似性特征和全局统计特征。然后,在EPI上分别提取局部相似性特征和全局方向统计特征。最后,采用随机森林对以上特征进行池化得到最终质量预测值。在密集光场图像数据库中进行测试的实验结果表明,所提出方法优于现有的图像质量评价指标,与主观视觉评价结果的一致性较高。

关键词：光场图像客观质量评价剪切波变换极平面图

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