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Graph-Based Feature Learning for Cross-Project Software Defect Prediction

Computers, Materials & Continua 2023年第10期77卷 161-180页

作者： Ahmed Abdu zhengjun zhai Hakim A.Abdo Redhwan Algabri Sungon Lee School of Software Northwestern Polytechnical UniversityXi’anChina School of Computer Science Northwestern Polytechnical UniversityXi’anChina Department of Computer Science Hodeidah UniversityPO Box 3114Al-HudaydahYemen Research Institute of Engineering and Technology Hanyang UniversityAnsanKorea Department of Robotics Hanyang UniversityAnsanKorea

Cross-project software defect prediction(CPDP)aims to enhance defect prediction in target projects with limited or no historical data by leveraging information from related source *** existing CPDP approaches rely on static metrics or dynamic syntactic features,which have shown limited effectiveness in CPDP due to their inability to capture higher-level system properties,such as complex design patterns,relationships between multiple functions,and dependencies in different software projects,that are important for *** paper introduces a novel approach,a graph-based feature learning model for CPDP(GB-CPDP),that utilizes NetworkX to extract features and learn representations of program entities from control flow graphs(CFGs)and data dependency graphs(DDGs).These graphs capture the structural and data dependencies within the source *** proposed approach employs Node2Vec to transform CFGs and DDGs into numerical vectors and leverages Long Short-Term Memory(LSTM)networks to learn predictive *** process involves graph construction,feature learning through graph embedding and LSTM,and defect *** evaluation using nine open-source Java projects from the PROMISE dataset demonstrates that GB-CPDP outperforms state-of-the-art CPDP methods in terms of F1-measure and Area Under the Curve(AUC).The results showcase the effectiveness of GB-CPDP in improving the performance of cross-project defect prediction.

关键词： Cross-project defect prediction graphs features deep learning graph embedding

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基于深度纹理的实时碰撞检测算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2007年第1期19卷 59-63,68页

作者：王季翟正军蔡小斌西北工业大学计算机学院西安710072 中国航空工业第一集团公司科技委北京100022

结合层次包围盒和基于图形硬件的方法,以带深度纹理的包围盒替代物体的几何模型,利用图形硬件在纹理映射时进行深度比较,以实现碰撞检测.实验结果表明,与CULLIDE算法相比,文中算法执行效率更高且执行时间固定,具有较高的实时性.

关键词：碰撞检测深度纹理实时可编程图形硬件

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基于双Logistic变参数和Chebychev混沌映射的彩色图像密码算法

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西北工业大学学报 2010年第4期28卷 628-632页

作者：张云鹏左飞翟正军西北工业大学软件与微电子学院西北工业大学计算机学院陕西西安710072

近年来,研究者已提出了很多基于混沌系统的加密算法。这些算法具有较高的实用价值和安全性,但因计算机的有限精度,易使混沌系统产生短周期等问题,使一些算法在抗攻击能力和速度方面还不够理想。针对该问题,文章提出了一种基于复合变参... 详细信息

近年来,研究者已提出了很多基于混沌系统的加密算法。这些算法具有较高的实用价值和安全性,但因计算机的有限精度,易使混沌系统产生短周期等问题,使一些算法在抗攻击能力和速度方面还不够理想。针对该问题,文章提出了一种基于复合变参数混沌系统的彩色图像加密算法。该算法先用S盒对明文进行预处理,然后在加密过程中使用改进后的Chebychev系统扰动Logistic混沌参数μ,使其随机程度显著改善,克服了单纯Logistic在有限精度下的短周期效应。理论分析和试验表明,该算法密钥敏感度、安全性和速度高,能够有效抵御多种攻击。此外,算法可实现安全分级,其安全性不依赖于图像的属性。

关键词：密码学混沌系统图像加密

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一种高效的网格任务管理器组件的设计和实现

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西北工业大学学报 2008年第4期26卷 503-507页

作者：翟正军张曼西北工业大学计算机学院陕西西安710072

随着分布式计算系统的需求不断增长,集群分布式系统在处理作业提交和作业查询时出现了相当大的通讯延时问题,降低了系统性能。Task Broker是基于ACE开发环境开发的一种高效的网格任务管理器组件,它采用改进的Fair-Share算法来计算作业... 详细信息

随着分布式计算系统的需求不断增长,集群分布式系统在处理作业提交和作业查询时出现了相当大的通讯延时问题,降低了系统性能。Task Broker是基于ACE开发环境开发的一种高效的网格任务管理器组件,它采用改进的Fair-Share算法来计算作业的优先级,通过使用ACE提供的应用接口,实现了以异步方式使用一个或多个线程并发处理多个客户端请求的功能。文中介绍了基于Task Broker分布式并行计算系统的结构;详细阐述了用来计算作业优先级的Fair-Share算法以及Task Broker的模型和实现;并且对Task Broker的性能进行了分析和比较。实验证明,TaskBroker较好地解决了通讯延时问题,大大减轻了系统的性能开销。

关键词：网格计算 Task Broker 任务管理器 ACE(Adaptive Communieation Environment)

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基于灰色理论的自适应多参数预测模型

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航空学报 2009年第5期30卷 925-931页

作者：郭阳明姜红梅翟正军西北工业大学计算机学院陕西西安710072

故障预测对保障武器装备安全可靠工作具有重要意义。但是,用于武器装备故障诊断和预测的数据往往是小样本、多特征参数数据,当前主要的故障预测方法在实际故障预测中虽取得了一定的效果,但均存在不足之处。本文基于灰色预测建模理论,分... 详细信息

故障预测对保障武器装备安全可靠工作具有重要意义。但是,用于武器装备故障诊断和预测的数据往往是小样本、多特征参数数据,当前主要的故障预测方法在实际故障预测中虽取得了一定的效果,但均存在不足之处。本文基于灰色预测建模理论,分析了GM(1,1)预测建模中的不足,考虑多个特征参数间的相互关系以及预测序列的实际特点,修正了初始值和背景值,建立了小样本情况下的自适应多特征参数预测模型,并以某型飞机发动机的多特征参数的仿真数据为例进行了预测分析,结果表明该模型具有很好的预测精度,证明了该模型的有效性。

关键词：灰色预测自适应算法多参数预测模型微粒群算法

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基于新息的多参量混沌时间序列LS-SVR加权预测

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西北工业大学学报 2009年第1期27卷 83-87页

作者：郭阳明翟正军姜红梅西北工业大学计算机学院陕西西安710072

复杂系统常常依赖于通过观测所获得的多参量混沌时间序列进行预测分析。论文借鉴单参量混沌时间序列预测的思路,考虑全部相关参量混沌时间序列中的信息,以实现多参量混沌时间序列的相空间重构。同时,基于新息优先原理和支持向量机理论,... 详细信息

复杂系统常常依赖于通过观测所获得的多参量混沌时间序列进行预测分析。论文借鉴单参量混沌时间序列预测的思路,考虑全部相关参量混沌时间序列中的信息,以实现多参量混沌时间序列的相空间重构。同时,基于新息优先原理和支持向量机理论,结合混沌时间序列发展变化的规律,提出分别利用相空间重构后长期多样本和近期少样本构建2个自适应最小二乘支持向量回归预测模型进行加权预测的观点,并给出了以预测均方根误差最小为目标函数的模型参数混沌优化方法。论文以某飞机转子部件磨损故障的3个相关参量的仿真混沌时间序列为例进行了预测实验,结果表明文中方法有较好的预测精度,是一种有效的预测方法。

关键词：支持向量机多参量混沌时间序列最小二乘支持向量回归加权预测

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基于ATML的靶场数据交换技术研究

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计算机测量与控制 2010年第7期18卷 1582-1584页

作者：李栋翟正军西北工业大学计算机学院陕西西安710072

为了适应武器装备的研制周期缩短对武器试验场/靶场测控效率提高的要求,需要提高测控数据的利用率和共享范围,如何解决由不同测试设备构成的靶场测试系统异构数据和异构数据库之间的数据交换成为其关键之一;从靶场数据适配的需求出发,... 详细信息

为了适应武器装备的研制周期缩短对武器试验场/靶场测控效率提高的要求,需要提高测控数据的利用率和共享范围,如何解决由不同测试设备构成的靶场测试系统异构数据和异构数据库之间的数据交换成为其关键之一;从靶场数据适配的需求出发,提出了基于自动测试标记语言ATML的异构数据适配以及基于可扩展标记语言XML的异构数据库适配方案。该方案能充分整合现有试验资源,并有效地提高靶场数据交换的效率和成功率,在实际项目中得到了很好的运用。

关键词：自动测试标记语言可扩展标记语言靶场数据交换

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协同虚拟环境下的自适应分区方法

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西北工业大学学报 2006年第5期24卷 619-623页

作者：胡小梅翟正军蔡小斌西北工业大学计算机学院陕西西安710072 中航一集团科技委北京100021

协同虚拟环境是一个为多用户提供协同操作的共享虚拟空间,为了满足大量用户同时参与系统进行协同并发操作,使协同虚拟环境具有可伸缩性的特点,通常采用基于混合模式的多服务器体系结构,将虚拟环境中的所有计算负载平均分配到多个服务器... 详细信息

协同虚拟环境是一个为多用户提供协同操作的共享虚拟空间,为了满足大量用户同时参与系统进行协同并发操作,使协同虚拟环境具有可伸缩性的特点,通常采用基于混合模式的多服务器体系结构,将虚拟环境中的所有计算负载平均分配到多个服务器中,并使服务器之间的通信量最小化。文中定义了基于系统响应特性的分区评价函数,并提出了一种自适应分区方法,将虚拟环境划分成单元格,并给出聚合度的定义,通过选择聚合度大的单元格作为区域种子,使用区域生长法对虚拟环境中的用户进行划分。实验证明,该方法具有较好的执行效率,且分区评价函数值低于其它算法,更接近于最优分区策略。

关键词：协同虚拟环境自适应分区聚合度区域生长

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基于回声状态网络和主元分析的混沌时间序列预测模型

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西北工业大学学报 2010年第6期28卷 946-951页

作者：郭阳明孙姜燕付琳娟翟正军西北工业大学计算机学院陕西西安710072 西安外事学院陕西西安710077

回声状态网络(Echo State Network,ESN)能够极好地逼近非线性系统,在非线性混沌时间序列的预测中取得了良好的效果。但是,由于ESN的训练和预测过程是1个高维权值矩阵的运算过程,往往不能获得更好的预测速度。文章提出了一种基于主元分... 详细信息

回声状态网络(Echo State Network,ESN)能够极好地逼近非线性系统,在非线性混沌时间序列的预测中取得了良好的效果。但是,由于ESN的训练和预测过程是1个高维权值矩阵的运算过程,往往不能获得更好的预测速度。文章提出了一种基于主元分析与回声状态网络相融合的非线性混沌时间序列预测模型。该模型通过主元分析降低输入向量的维数,以减小ESN输入权值矩阵的规模,降低运算的复杂度,从而达到减小ESN训练时间、提高预测速度的目的。利用仿真数据对ESN和文中模型进行了精度和预测时间对比实验,表明该模型是一种有效模型。

关键词：主元分析回声状态网络混沌时间序列预测模型

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协同虚拟环境的通信体系结构研究

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计算机工程与应用 2005年第15期41卷 129-132页

作者：胡小梅翟正军蔡小斌西北工业大学计算机学院西安710068 中航一集团科技委北京100022

协同虚拟环境是支持多用户进行协同工作的一个共享虚拟空间,为了实现用户之间的协同工作,协同虚拟环境的网络通信体系结构必须满足一致性和可扩展性等要求。该文从网络的拓扑结构、消息过滤机制、数据压缩方法和通信协议等方面对协同虚... 详细信息

协同虚拟环境是支持多用户进行协同工作的一个共享虚拟空间,为了实现用户之间的协同工作,协同虚拟环境的网络通信体系结构必须满足一致性和可扩展性等要求。该文从网络的拓扑结构、消息过滤机制、数据压缩方法和通信协议等方面对协同虚拟环境的通信体系结构进行了分析和讨论,最后指出了需要进一步研究的方向。

关键词：位置推算兴趣域场景分割可靠组播

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