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现代电子技术 2024年第20期47卷 101-108页

作者：王越李勇张文静新疆师范大学计算机科学技术学院南京航空航天大学高安全系统的软件开发与验证技术工信部重点实验室

针对软件缺陷预测中数据标注代价较高及深度学习模型缺乏可解释性的问题，提出一种面向可解释性的软件缺陷预测主动学习方法。首先，基于主动学习技术，通过样本选择策略从目标项目中筛选出不确定性高的样本进行专家标注，并将这些标注... 详细信息

针对软件缺陷预测中数据标注代价较高及深度学习模型缺乏可解释性的问题，提出一种面向可解释性的软件缺陷预测主动学习方法。首先，基于主动学习技术，通过样本选择策略从目标项目中筛选出不确定性高的样本进行专家标注，并将这些标注样本放入源项目中以训练预测器。其次，利用领域知识对选定样本进行扰动，构建局部数据集，并通过线性模型在该数据集上模拟数据选择策略的行为，以实现模型的可解释性。实验结果显示：该方法在数据标注方面的指标性能要优于传统的主动学习基准方法；同时，在可解释性方面，该方法的RMSE指标也均低于LIME、全局代理模型以及RuleFit，能较好地解释“黑盒”模型。该方法不仅可以有效提高软件缺陷数据的标注效率，还可以实现模型的可解释性。

关键词：软件缺陷预测主动学习可解释性数据标注数据选择策略深度学习

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面向智能电网云存储的副本技术研究

面向智能电网云存储的副本技术研究

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作者：王琦华北电力大学

学位级别：硕士

近年来随着国家智能电网的发展,智能电网采集到的数据成倍增长,不仅包括结构化数据,而且包括一些半结构化、非结构化的音频视频数据。如何安全的存储和高效的处理这些数据,成为智能电网发展亟待解决的问题。云存储系统具有安全性高、数... 详细信息

近年来随着国家智能电网的发展,智能电网采集到的数据成倍增长,不仅包括结构化数据,而且包括一些半结构化、非结构化的音频视频数据。如何安全的存储和高效的处理这些数据,成为智能电网发展亟待解决的问题。云存储系统具有安全性高、数据存储量大、易扩展等特点,能够有效的存储智能电网采集的海量数据。云存储副本技术,可以有效的保证数据存储的安全性与处理任务的并发性,然而副本技术又带来了诸如副本一致性,负载均衡,副本访问代价等一系列问题。而良好的数据放置策略可以解决负载均衡问题,数据选择策略可以选择代价最小的数据副本。智能电网云存储系统中的数据放置策略以及数据选择策略是本文研究的重点。首先,给出了基于相对存储能力的副本放置策略与基于访问热度的调整策略。由于智能电网云存储系统数据副本放置的不规范性,根据异构节点的相对存储能力进行数据存储,保证了负载均衡;并且根据智能电网采集数据的相关性,通过设置相关系数,将相关联数据进行集中存放,确保了关联查询速度;根据智能电网数据处理任务对副本数目的动态需求性,通过自适应反馈机制,根据数据的访问热度,对数据副本进行增减,平衡了读取负载以及节约了存储空间。其次,给出了基于局部最小化代价数据选择算法,由于智能电网数据处理任务在选择数据副本时,随机选择副本,而不考虑副本访问代价问题。该算法根据数据副本访问代价的不同,在数据的不同副本中选择代价最小的作为处理任务数据输入;并且优化了Map Reduce并行编程模型,根据前文中相关联数据集中存放,将数据连接操作在Map阶段进行,避免了Reduce阶段的数据拉取,减少了无关数据的传输,提高了智能电网数据处理的实时性。本文从智能电网云存储系统中的副本问题出发,紧紧围绕数据放置策略,数据选择策略这两个问题进行了深入的研究,提出了基于相对存储能力和副本访问热度的数据放置策略以及基于局部最小化代价的数据选择策略,可以很好地解决智能电网海量数据的存储以及最优数据副本选择问题。

关键词：智能电网云存储数据副本数据选择策略数据放置策略

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基于点线特征视觉惯性SLAM算法研究

基于点线特征视觉惯性SLAM算法研究

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作者：张杰西北师范大学

学位级别：硕士

即时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是机器人领域的一项关键技术,传统视觉惯性SLAM系统,在走廊、窗户、光线较暗等弱纹理场景下,往往检测不到足够的特征点,会对系统的定位造成较大影响。针对这个问题本... 详细信息

即时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping,SLAM）是机器人领域的一项关键技术,传统视觉惯性SLAM系统,在走廊、窗户、光线较暗等弱纹理场景下,往往检测不到足够的特征点,会对系统的定位造成较大影响。针对这个问题本文提出一种结合点线特征的视觉惯性SLAM系统,在传统点特征的视觉惯性SLAM系统基础上,增加线特征,结合点线特征各自独有的特性,由于线特征加入,计算量会大幅度增加,影响系统实时性,为此本文提出一种针对点特征与线特征的数据选择策略,保证系统的实时性。后端非线性优化采用滑动窗口算法,并利用边缘化策略移除非关键帧。在回环检测部分,创建新的点线特征词袋库,利用点线特征词袋库进行回环检测,提高了系统的定位精度。最后设计实验,利用开源数据集Euroc,通过与其他开源算法做对比,对本文算法进行评估,并使用Intel Real Sense D435i相机在真实场景下采集数据进行测试和评估。本文主要研究内容如下:（1）在点特征视觉惯性SLAM系统中加入线特征,其中点特征提取采用FAST角点,提取到角点后采用（Lucas-Kanande,LK）光流金字塔对角点进行跟踪;线特征提取采用改进的EDLines算法,改进后的算法能够降低在直线拟合环节外点的干扰,减少许多无效的短线段,提取出更多有效的长线段。提取到线特征后采用（Lind Band Descriptor,LBD）描述子对线特征匹配,得到点线特征后为了系统实时性,提出一种数据选择策略,对点线特征进行合理的选择,在保证精度的同时保证了系统实时性。（2）得到点线特征数据及惯性传感器（Inertial Measurement Unit,IMU）预积分数据后,对视觉惯性进行初始化联合,然后采用非线性优化理论,将点各项待优化数据加入到非线性优化中进行联合优化,采用基于滑动窗口的非线性优化算法,构建联合优化函数,利用边缘化策略移除非关键帧,在回环检测环节,针对传统点特征词袋库无法对线特征检测的问题,创建新的点线特征词袋库,提高系统的定位精度。（3）设计实验对本文SLAM系统进行性能分析。首先利用SLAM精度评价工具（Evaluation of Odometry,EVO）,在公开数据集上对本文SLAM系统进行测评,测评内容为:绝对轨迹误差、轨迹均方根误差,并和多种SLAM算在数据集上进行轨迹对比。其中在V2＿03＿difficult数据集上本文SLAM系统轨迹均方根误差相比VINS-Mono系统减小52.74%。然后在真实环境中对本文SLAM系统进行测试,在机器人平台上利用Intel Real Sense D435i相机,对相机进行标定,测试场景为学院教学楼,最终证实了本文算法的有效性。

关键词：弱纹理环境点线特征数据选择策略词袋库实时性

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一种基于点和线的视觉惯性SLAM算法

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计算机科学与应用 2021年第12期11卷 2862-2871页

作者：张杰裴东高文辉西北师范大学物理与电子工程学院甘肃兰州甘肃省智能信息技术与应用工程研究中心甘肃兰州

传统的视觉惯性SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)算法,在弱纹理场景下,往往存在定位精度差甚至失效的问题,本文提出一种基于点和线特征的视觉惯性SLAM算法。该算法以开源的VINS-Mono (Monocular Visual-Inertial Systems)... 详细信息

传统的视觉惯性SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)算法,在弱纹理场景下,往往存在定位精度差甚至失效的问题,本文提出一种基于点和线特征的视觉惯性SLAM算法。该算法以开源的VINS-Mono (Monocular Visual-Inertial Systems)系统为基础,在此基础上增加了线特征,结合点线特征各自独有的特性,并且提出一种新的数据选择策略,减少了因为线特征的加入而增加的计算量,保证了系统的实时性。实验采用开源数据集Euroc,通过与其他开源算法做对比,对本文算法进行评估,实验结果表明了本文算法的有效性。

关键词：机器视觉弱纹理环境点线特征数据选择策略实时性

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动作识别训练数据的扩展研究

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计算机与数字工程 2010年第11期38卷 22-25,37页

作者：马廷淮葛荐王亚里南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

动作识别是康复中心研究领域的一个热门话题。机器学习是动作识别的一个重要方面。由于样本标注需要付出诸多人工努力,所以被标注的样本数量是有限的。而未被标注样本数量是庞大缘于它容易获取,无需人为注解。训练数据是基于半监督学习... 详细信息

动作识别是康复中心研究领域的一个热门话题。机器学习是动作识别的一个重要方面。由于样本标注需要付出诸多人工努力,所以被标注的样本数量是有限的。而未被标注样本数量是庞大缘于它容易获取,无需人为注解。训练数据是基于半监督学习动作识别的核心。文章将着重强调数据选择策略和扩展度,这也是训练数据选择的基础。文章结合已标注的有限样本,利用未被标注样本来提高动作识别的精度。

关键词：动作识别半监督学习数据选择策略扩展度

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