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基于迁移学习的软件缺陷预测算法研究

智能计算机与应用 2019年第5期9卷 354-356,F0003页

作者：何金虎吴翔虎曲明成哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院

软件缺陷预测技术可以用于预测软件缺陷是否存在以及其可能存在的数目,以决定软件是否可以交付,对于软件性能的提升和质量的保证有着重要的意义。迁移学习则可以利用不同软件项目中的数据,进行跨项目的软件缺陷预测工作,以应对传统缺陷... 详细信息

软件缺陷预测技术可以用于预测软件缺陷是否存在以及其可能存在的数目,以决定软件是否可以交付,对于软件性能的提升和质量的保证有着重要的意义。迁移学习则可以利用不同软件项目中的数据,进行跨项目的软件缺陷预测工作,以应对传统缺陷预测算法中数据不足的问题。本文首先阐述了缺陷预测和迁移学习的相关理论研究现状及其分类,然后对现有的TrAdaboost算法进行优化,修改了迭代分类器的评估指标,并结合实验证明了其合理性和优越性。

关键词：迁移学习缺陷预测不平衡数据

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云计算能耗资源调度优化关键技术研究

智能计算机与应用 2014年第5期4卷 90-93页

作者：郝亮崔刚曲明成柯文德哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

针对当前云计算能耗资源浪费严重的现象,本文对云计算在资源调度过程产生的能耗进行了详细的分析。对现有云计算能耗资源调度模型进行了深入的研究,对云计算能耗资源调度的优化算法进行了合理的规划与总结,对现有算法的优势与不足进行... 详细信息

针对当前云计算能耗资源浪费严重的现象,本文对云计算在资源调度过程产生的能耗进行了详细的分析。对现有云计算能耗资源调度模型进行了深入的研究,对云计算能耗资源调度的优化算法进行了合理的规划与总结,对现有算法的优势与不足进行了深刻的探讨。并在此基础上,提出及设计了一种分层的云计算能耗资源调度优化的模型。模型分别对每层进行了详细研究,定义了相关层的关键因子,且分析了每一层次之间的关系。最后对全文进行了总结并对未来提出了展望。

关键词：云计算资源调度能耗优化分层模型

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一种改进的通信有限状态机的错误诊断方法

智能计算机与应用 2016年第4期6卷 51-54页

作者：贾家涛曲明成吴翔虎哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

目前对于通信状态机的研究已经很广泛,但对于通信状态机的错误诊断方法的研究不多,已有的问题模型都是输出错误和转换错误。为了更好地将错误诊断与实际相结合,本文在一般的通信有限状态机模型上,新增了一种不可执行的情况,并在传统的... 详细信息

目前对于通信状态机的研究已经很广泛,但对于通信状态机的错误诊断方法的研究不多,已有的问题模型都是输出错误和转换错误。为了更好地将错误诊断与实际相结合,本文在一般的通信有限状态机模型上,新增了一种不可执行的情况,并在传统的问题模型中新增一种转换未执行错误的问题模型。在假设单个错误的情况下,提出了一整套新的错误诊断算法,算法通过分析症状信息进行分步检测,并利用可疑转换下一步输入输出和用例的转换序列等信息来定位出单个错误。最后,文中给出一个实例,详细描述了算法的诊断过程。

关键词：通信状态机单个错误错误诊断算法

基于Eclipse CDT的FPGA工程过程管理优化设计

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智能计算机与应用 2019年第3期9卷 324-327页

作者：胡启罡曲明成吴翔虎哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

如果使用Xilinx公司的Vavido软件直接用于FPGA开发,则需要进行过程繁琐的图形化配置,容易出错且不方便新手使用。为了解决这一问题,本文详细研究了Vavido软件中有关FPGA工程编译部分的实现原理,并在Eclipse CDT提供的基础扩展点上针对F... 详细信息

如果使用Xilinx公司的Vavido软件直接用于FPGA开发,则需要进行过程繁琐的图形化配置,容易出错且不方便新手使用。为了解决这一问题,本文详细研究了Vavido软件中有关FPGA工程编译部分的实现原理,并在Eclipse CDT提供的基础扩展点上针对FPGA工程编写插件,通过检索工程目录,自动生成编译FPGA bit文件的tcl脚本,并以命令行的方式调用Vavido的相关功能,完成bit文件的生成。实现了FPGA工程的建立、编译和烧写功能。

关键词： FPGA Vavido Eclipse CDT tcl脚本生成 bit文件生成

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HL7在HIS系统中的应用研究

中国医疗设备 2011年第2期26卷 42-48,77页

作者：刘刚吴翔虎曲明成陈超郝晶晶哈尔滨医科大学第一临床医学院医学工程部黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

医院信息系统(HIS)间的"异构"问题由来己久,而业务的发展要求实现医疗信息的交换和共享。本课题引入了HL7标准作为医院信息系统间共同遵循的数据交换协议,以实现异构系统间数据的交换。文章以HL7消息作为主要研究对象,设计一个HL7消息... 详细信息

医院信息系统(HIS)间的"异构"问题由来己久,而业务的发展要求实现医疗信息的交换和共享。本课题引入了HL7标准作为医院信息系统间共同遵循的数据交换协议,以实现异构系统间数据的交换。文章以HL7消息作为主要研究对象,设计一个HL7消息的构建、解析演示系统。中间件包括两个功能模块:HL7消息的构建/解析模块和消息传输模块。消息的格式基于XML技术。系统的演示表明,在对现有系统不作更改的前提之下,采用外挂中间件的模式,能在系统间正常地处理传输基于XML格式的HL7消息,很好地解决了异构系统间数据的交换,符合当前的需要。本课题所作的探讨也为将来深入的研究工作提供了帮助。

关键词： HL7 中间件构建/解析 XML

软硬协同、虚实兼顾的本科生自主创新实践能力培养

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计算机教育 2019年第4期 49-52页

作者：苏小红刘宏伟张彦航史先俊曲明成翟建宏哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

根据"互联网+"和新工科背景下高校实践育人工作的新要求,分析本科生自主创新能力培养中需要解决的关键问题,提出"互联网+"背景下软硬协同、虚实兼顾的本科生自主创新实践能力培养的新模式,阐述通过构建开放式自主虚拟仿真实践云平台,大... 详细信息

根据"互联网+"和新工科背景下高校实践育人工作的新要求,分析本科生自主创新能力培养中需要解决的关键问题,提出"互联网+"背景下软硬协同、虚实兼顾的本科生自主创新实践能力培养的新模式,阐述通过构建开放式自主虚拟仿真实践云平台,大力培养和深入挖掘本科生的自主创新能力和潜力,结合哈尔滨工业大学的教学实际,说明该模式对提高本科生自主创新能力起到的作用。

关键词：软硬协同虚实兼顾新工科自主创新能力

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紫叶李的繁殖技术

中国农业信息 2013年第11期 43-43页

作者：曲明成李芳辽宁省普兰店大连盛瀛绿化工程有限公司辽宁省普兰店市林业技术推广中心

紫叶李又称红叶李,因干紫枝红而得名。常做观赏用之景观物种,多见于建筑物前及园路旁或草坪角隅处栽植,若充分存托背景之色泽,益显其色彩美,为上佳的园林树木被广泛使用。扦插和压条是紫叶李常用的两种繁殖形式,本文对这两种方法进行了... 详细信息

紫叶李又称红叶李,因干紫枝红而得名。常做观赏用之景观物种,多见于建筑物前及园路旁或草坪角隅处栽植,若充分存托背景之色泽,益显其色彩美,为上佳的园林树木被广泛使用。扦插和压条是紫叶李常用的两种繁殖形式,本文对这两种方法进行了简单介绍。

关键词：紫叶李繁殖扦插压条

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适地适树在园林工作中的应用

中国农业信息 2013年第11期 179-179页

作者：宋卫凯曲明成辽宁省普兰店市大连盛瀛绿化工程有限公司

适地适树是植树造林的基本原则。它是人们在长期的生产、生活实践中,基于对生物与其生态环境的辩证统一这一生物界基本法则的认识,探索、总结而得。那么什么是适地适树的原则呢?简而言之,适地适树就是立地条件与树种特性相互适应。古书... 详细信息

适地适树是植树造林的基本原则。它是人们在长期的生产、生活实践中,基于对生物与其生态环境的辩证统一这一生物界基本法则的认识,探索、总结而得。那么什么是适地适树的原则呢?简而言之,适地适树就是立地条件与树种特性相互适应。古书所云:"欲知地道,物其树",讲的就是这个道理。本文阐述了适地种树在园林工作中的具体应用。

关键词：园林适地适树作用

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基于关联时间的多行为注意力推荐方法

基于关联时间的多行为注意力推荐方法

作者：曲明月黑龙江大学

学位级别：硕士

大数据时代带来了信息的爆炸性增长,用户面临着海量、多样的信息源。然而,由于时间和认知资源的有限性,个体用户难以有效地处理和利用这些信息,造成了信息过载问题。因此,衍生出推荐系统。神经网络在个性化推荐系统中广泛应用,特别是在... 详细信息

大数据时代带来了信息的爆炸性增长,用户面临着海量、多样的信息源。然而,由于时间和认知资源的有限性,个体用户难以有效地处理和利用这些信息,造成了信息过载问题。因此,衍生出推荐系统。神经网络在个性化推荐系统中广泛应用,特别是在协同过滤方面。神经网络能够学习到用户-项目之间的复杂非线性关系。传统的协同过滤方法通常基于用户行为或物品属性的相似性,而神经网络可以引入更多的隐含特征,从而更好地捕捉用户和物品之间的关系。传统方法通常关注用户的单一行为,如点击或购买。然而,用户在平台上可能有多种交互行为,如点击、浏览、收藏、购买等。虽然很多研究也集中在多行为建模上。但是,目前依然有三个重要挑战:(1)传统的推荐系统往往忽略了用户多重行为上下文信息,即用户在平台上的不同交互行为之间的关联性。这导致在识别用户行为依赖关系时存在挑战,因为每种行为可能受其他行为的影响。(2)在训练推荐系统时,通常存在着监督信号稀疏的问题。与用户行为相关的标签数据相对较少,导致模型的学习受限,难以准确地捕捉用户的动态兴趣变化。(3)时间因素在用户行为中起着关键作用,影响用户的长期和短期兴趣。以往的研究通常没有充分利用时间因素,导致模型无法有效地捕捉用户行为的动态变化。为了解决这些问题,本文提出了基于关联时间的多行为注意力推荐方法,包括关联时间的多行为交互序列推荐,关联时间的多行为交互图推荐和基于频域的多行为序列和多行为图对比学习推荐。对于第一个问题,引入了关联时间的多行为交互序列依赖,注意力编码器的引入意味着模型使用到不同行为之间存在的关联性和相互影响。这种考虑使得模型更有能力捕捉用户行为序列中的复杂模式,提高了对用户兴趣变化的敏感性,为了更好地训练模型,采用了序列的对比学习。对比学习是通过将正样本和负样本进行对比。关联时间机制允许模型应用到时间因素的关键性,不仅在短期内捕捉用户行为的即时变化,还能够识别和建模用户行为的长期趋势。这有助于更全面、准确地捕捉用户的长期和短期兴趣。对于第二个问题,引入关联时间的多行为交互图依赖,采用了注意力编码器,该编码器的引入使得模型能够更加专注地建模用户行为图中不同行为之间的依赖关系。通过注意力机制,模型可以有选择性地关注具有更大影响的行为,从而更全面地捕捉用户与项目之间的复杂关系。为了更好地训练模型,采用了图的对比学习。对比学习是通过将正样本和负样本进行对比,以更好地学习模型参数的方法。这种方法有助于提高模型的泛化能力和训练效果。对于第三个问题,是一个基于频域的多行为序列和多行为图对比学习推荐方法,为了处理序列和图的频域特征。通过傅立叶方法对序列和图进行处理,模型能够更好地捕捉在频域上存在的模式。这对于理解多行为序列和图的特征变化非常关键,因为不同频率上的模式可能反映了不同时间尺度上的用户行为变化。因为对比学习方法是自监督学习方法中的其中一种方法,所以在训练过程中采用了多行为序列和多行为图的数据增强后的结果进行对比学习,通过将正样本与负样本进行对比,使模型能够更好地学习频域上的特征,提高推荐系统的性能。在Tmall和CIKM2019 EComm AI数据集上进行了大量实验,在Tmall和CIKM2019 EComm AI数据集中NDCG@10分别能达到0.2185和0.2283,Hit@10分别能达到0.3469和0.3926,MRR@10分别能达到0.1786和0.1987,AUC@10分别能达到0.6986和0.7299,实验结果表明该方法相对于最先进的多行为推荐方法具有显著的优势,表明该方法具有更广泛的适用性和泛化能力。

关键词：推荐系统多行为行为依赖时间关联