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基于混合图表示的软件变更预测方法

软件学报 2024年第08期35卷 3824-3842页

作者：杨馨悦刘安赵雷陈林章晓芳苏州大学计算机科学与技术学院计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)

软件变更预测旨在识别出具有变更倾向的模块,可以帮助软件管理者和开发人员有效地分配资源,降低维护开销.从代码中提取有效的特征在构建准确的预测模型中起着重要作用.近年来,研究人员从利用传统的手工特征进行预测转向具有强大表示能... 详细信息

软件变更预测旨在识别出具有变更倾向的模块,可以帮助软件管理者和开发人员有效地分配资源,降低维护开销.从代码中提取有效的特征在构建准确的预测模型中起着重要作用.近年来,研究人员从利用传统的手工特征进行预测转向具有强大表示能力的语义特征,他们从抽象语法树(abstract syntax tree, AST)的节点序列中提取语义特征构建模型.但已有研究忽略了AST的结构信息以及代码中丰富的语义信息,如何提取代码的语义特征仍然是一个具有挑战性的问题.为此,提出一种基于混合图表示的变更预测方法.该模型首先结合AST、控制流图(control flow graph, CFG)、数据流图(data flow graph, DFG)等结构信息构建代码的程序图表示,接着利用图神经网络学习出程序图的语义特征,根据该特征预测变更倾向性.所提模型能够融合各种语义信息以更好地表征代码.在多组变更数据集上开展与最新变更预测方法的对比实验,验证了所提方法的有效性.

关键词：软件变更预测图神经网络 AST 控制流图数据流图

通信延迟下自适应容错控制及其在航天器编队中的应用

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重庆大学学报 2024年第4期47卷 104-113页

作者：李刚周尚波郭尚志孟菲重庆大学计算机学院重庆400044

为解决编队系统存在的参数模型变动范围不可预测、执行器部分失效等问题,设计提出了一种自适应鲁棒容错编队控制方法。给出航天器相对位置非线性动力学模型,设计了自适应鲁棒容错控制器,并且分别设计自适应律估计故障大小、质量和外界... 详细信息

为解决编队系统存在的参数模型变动范围不可预测、执行器部分失效等问题,设计提出了一种自适应鲁棒容错编队控制方法。给出航天器相对位置非线性动力学模型,设计了自适应鲁棒容错控制器,并且分别设计自适应律估计故障大小、质量和外界扰动上界,同时分析了闭环系统的Lyapunov稳定性,给出系统稳定所需要的条件。数值仿真结果表明,提出的控制方法能实现编队跟踪控制的目标,位置跟踪稳态误差小于1.5×10-3m,速度跟踪稳态误差小于1.8×10-5m,验证了所提出方法的有效性。

关键词：编队系统容错控制通信延迟稳定性

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自适应异构联邦学习

中国图象图形学报 2024年第7期29卷 1849-1860页

作者：黄文柯叶茫杜博武汉大学计算机学院武汉430072

目的模型异构联邦学习由于允许参与者在不损害隐私的情况下独立设计其独特模型而受到越来越多的关注。现有的方法通常依赖于公共共享的相关数据或全局模型进行通信,极大地限制了适用性。且每个参与者的私有数据通常以不同的分布收集,... 详细信息

目的模型异构联邦学习由于允许参与者在不损害隐私的情况下独立设计其独特模型而受到越来越多的关注。现有的方法通常依赖于公共共享的相关数据或全局模型进行通信,极大地限制了适用性。且每个参与者的私有数据通常以不同的分布收集,导致数据异构问题。为了同时处理模型异构和数据异构,本文提出了一种新颖的自适应异构联邦学习方法。方法给定一个随机生成的输入信号(例如,随机噪声),自适应异构联邦学习直接通过对齐输出逻辑层分布来实现异构模型之间的通信,实现协作知识共享。主要优势是在不依赖额外相关数据收集或共享模型设计的情况下解决了模型异构问题。为了进一步解决数据异构问题,本文提出了在模型和样本层面上进行自适应权重更新。因此,自适应异构联邦学习(adaptive heteogeneous federated learning,AHF)允许参与者通过模型输出在无关数据上的差异和强调“有意义”的样本来学习丰富多样的知识。结果通过在不同的联邦学习任务上使用随机噪声输入进行通信,进行了广泛的实验,显示出比竞争方法更高的域内精确度和更好的跨域泛化性能。结论本文方法提供了一个简单而有效的基准,为异构联邦学习的未来发展奠定基础。

关键词：联邦学习(FL) 模型异构数据异构随机噪声异构联邦学习

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基于部分标注的自训练多标签文本分类框架

清华大学学报（自然科学版） 2024年第4期64卷 679-687页

作者：任俊飞朱桐陈文亮苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006

多标签文本分类(multi-label text classification,MLTC)旨在从预定义的候选标签中选择一个或多个文本相关的类别,是自然语言处理(natural language processing,NLP)的一项基本任务。前人工作大多基于规范且全面的标注数据集,而这些规... 详细信息

多标签文本分类(multi-label text classification,MLTC)旨在从预定义的候选标签中选择一个或多个文本相关的类别,是自然语言处理(natural language processing,NLP)的一项基本任务。前人工作大多基于规范且全面的标注数据集,而这些规范数据集需要严格的质量控制,一般很难获取。在真实的标注过程中,难免会缺失标注一些相关标签,进而导致不完全标注问题。该文提出了一种基于部分标注的自训练多标签文本分类(partial labeling self-training for multi-label text classification,PST)框架,该框架利用教师模型自动地给大规模无标注数据分配标签,同时给不完全标注数据补充缺失标签,最后再利用这些数据反向更新教师模型。在合成数据集和真实数据集上的实验表明,PST框架兼容现有的各类多标签文本分类模型,并且可以缓解不完全标注数据对模型的影响。

关键词：多标签文本分类不完全标注自训练

深度学习辅助的超奈奎斯特速率光空间脉冲位置调制

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光学学报 2024年第5期44卷 49-59页

作者：张悦叶翔文曹明华王惠琴兰州理工大学计算机与通信学院甘肃兰州730050

针对现有光空间调制传输速率和频谱效率低的问题,提出了一种超奈奎斯特速率光空间脉冲位置调制(OSPPM-FTN)方案。推导了Gamma-Gamma湍流信道下该方案最大似然检测时的平均误码率上界,并与已有光空间脉冲位置调制(OSPPM)系统进行了性能... 详细信息

针对现有光空间调制传输速率和频谱效率低的问题,提出了一种超奈奎斯特速率光空间脉冲位置调制(OSPPM-FTN)方案。推导了Gamma-Gamma湍流信道下该方案最大似然检测时的平均误码率上界,并与已有光空间脉冲位置调制(OSPPM)系统进行了性能对比。在此基础上,针对OSPPM-FTN发送信号的特点,提出了一种多分类神经网络(MNN)信号译码器,以大幅降低计算复杂度。最后,采用蒙特卡罗方法进行了仿真。结果表明,随着加速因子的减小,所提系统的频谱效率和传输速率有明显提升,其代价是信噪比(SNR)损失。当加速因子为0.9时,相比于传统(4,4,4)-OSPPM,所提系统的频谱效率和传输速率分别提升了17%和5.5%,SNR损失仅为1 dB。同时,采用MNN译码器可逼近最大似然最优译码性能并降低其计算复杂度,当探测器数目为8和16时,计算复杂度分别降低了69.75%和89.95%。

关键词：光通信光空间调制超奈奎斯特深度学习误码率

面向脉动阵列神经网络加速器的软错误近似容错设计

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吉林大学学报（工学版） 2024年第6期54卷 1746-1755页

作者：魏晓辉王晨洋吴旗郑新阳于洪梅岳恒山吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

本文根据神经网络本身的错误弹性和层内过滤器相似性提出了一种近似容错设计,把过滤器划分成不同校验组进行不精确校验,保证严重错误被检出并恢复。通过优化过滤器-计算单元映射使校验流程与脉动阵列数据流契合,相较于传统双模冗余,本... 详细信息

本文根据神经网络本身的错误弹性和层内过滤器相似性提出了一种近似容错设计,把过滤器划分成不同校验组进行不精确校验,保证严重错误被检出并恢复。通过优化过滤器-计算单元映射使校验流程与脉动阵列数据流契合,相较于传统双模冗余,本文提出的容错设计可以降低73.39%的性能开销。

关键词：计算机系统结构卷积神经网络脉动阵列软错误近似容错

基于Flutter的智能场景记账APP的设计与实现

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现代计算机 2024年第10期30卷 117-120页

作者：胡洁朱磊杨子腾刘星沂南华大学计算机学院衡阳421001

综合了市面上记账类APP的功能并根据当下用户的一些需求设计了一款满足个人财务管理需求的同时基于智能记账且便捷、简单好用的记账APP,并通过Flutter搭建前端,Spring Boot搭建后端和MySQL数据库实现了这款智能场景记账APP,同时也将其... 详细信息

综合了市面上记账类APP的功能并根据当下用户的一些需求设计了一款满足个人财务管理需求的同时基于智能记账且便捷、简单好用的记账APP,并通过Flutter搭建前端,Spring Boot搭建后端和MySQL数据库实现了这款智能场景记账APP,同时也将其部署在了服务器上。

关键词：智能记账 APP软件 OCR智能文字识别 Flutter Spring Boot

统一驱动与能力抽象结合的无人机载荷虚拟化方法及实现

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西北工业大学学报 2024年第3期42卷 406-416页

作者：李晓娟周兴社张羽姚远杨刚西北工业大学计算机学院陕西西安710072

随着无人机及其集群应用不断深入并日益广泛,无人机载荷呈现种类多样、形态异构、接口复杂等特点,但同时要求系统能快速接入并高效管理载荷。为了解耦无人机载荷与系统平台的紧密关系,扩展对异构载荷的兼容能力,提出一种新型的载荷设备... 详细信息

随着无人机及其集群应用不断深入并日益广泛,无人机载荷呈现种类多样、形态异构、接口复杂等特点,但同时要求系统能快速接入并高效管理载荷。为了解耦无人机载荷与系统平台的紧密关系,扩展对异构载荷的兼容能力,提出一种新型的载荷设备虚拟化方法。提出分层驱动模型,实现载荷硬件设备和驱动软件的解耦,使载荷设备接入过程标准化,该模型通过软硬件协同实现;提出基于“能力”的载荷抽象,解耦载荷应用功能及其设备实体;给出了载荷虚拟化方法具体实现及其典型验证实例。上述载荷设备虚拟化方法通过载荷应用、载荷驱动及载荷设备的软硬件解耦,增强了系统接入不同载荷的兼容性及扩展性,提高了统一管理多种载荷的效率。

关键词：无人机载荷虚拟化标准化接入能力抽象软硬件融合

HL-2M装置内部输运垒湍流输运的GTC模拟研究

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核技术 2024年第5期47卷 14-20页

作者：肖政耀李新霞王森南华大学核科学技术学院衡阳421001 南华大学核物理研究所衡阳421001

HL-2M托卡马克是我国新一代磁约束聚变等离子体装置,目前已经实现了等离子体电流1 MA的高参数运行模式。本文采用回旋动理学GTC(Gyrokinetic Toroidal Code)程序,研究了具有双输运垒结构的先进运行模式下该装置内部输运垒(Internal Tran... 详细信息

HL-2M托卡马克是我国新一代磁约束聚变等离子体装置,目前已经实现了等离子体电流1 MA的高参数运行模式。本文采用回旋动理学GTC(Gyrokinetic Toroidal Code)程序,研究了具有双输运垒结构的先进运行模式下该装置内部输运垒(Internal Transport Barrier,ITB)的湍流输运。研究结果表明:ITB湍流输运呈现两次连续饱和过程,计算获得的平均离子热扩散系数约为首次饱和水平的两倍。对湍流发展的极向谱和线性色散关系的研究表明,第一次饱和湍流输运由波长kθρi~2.15的短波模式主导,而第二次饱和以kθρi~0.49的长波模式主导;同时,体系湍流的能量由短波模式反向级联到长波模式,湍流饱和阶段径向热扩散系数在输运垒位置处呈现“M”形分布。考虑等离子体带状流结构,数值模拟结果表明:该运行模式下带状流对湍流输运饱和水平没有明显的影响。此外,输运垒等离子体温度和密度梯度最大处对应的湍流饱和期的径向离子热扩散系数最低,极大地增强了对等离子体的约束。

关键词：托卡马克 HL-2M装置 GTC湍流模拟微观不稳定性