基于组织协同进化的软件缺陷预测方法

针对传统有标识软件度量元数据存在软件缺陷预测精度低的问题,首先对比选择合适的离散化方法,然后将组织协同进化分类算法引入并应用到航天软件缺陷预测领域,给出了一种基于组织协同进化的软件缺陷预测方法。该方法根据预测目标将离散后的软件度量元数据划分为不同种群,在各种群内部形成进化个体(组织)。组织在增减算子、交换算子、合并算子和组织选择机制的作用下不断进化,并基于属性重要度协同进化的方式进行适应度函数的计算,实现了有标识软件度量元数据缺陷预测精度的提高。最后通过两组仿真实验,验证了基于组织协同进化航天软件缺陷预测方法的有效性。     

基于神经网络集成方法预测膜蛋白类型

由Chou等人提出的预测膜蛋白分类的机器学习算法在近年来不断改进,使得预测膜蛋白类型的准确率越来越高。但是由于膜蛋白类分布不均衡而导致少数类的预测准确率非常低,使用神经网络集成方法能解决此问题。该方法中Bagging算法通过对多数类欠采样和少数类过采样来解决膜蛋白训练数据集不均衡问题。此外,用神经网络集成方法对已训练数据集和独立数据集进行分类测试,得出神经网络集成方法预测效果优于单个最好神经网络。该方法为解决蛋白质分类预测问题提供了一种新的策略,特别是训练数据集不均衡时,该方法的优势更加明显。     

基于度量元的静态软件缺陷预测技术

软件缺陷预测技术是当前软件工程领域的一个热点研究问题。回顾和综述了基于度量元的静态软件缺陷预测技术研究的起源与国内外最新进展动态,并对常用缺陷预测技术的评价指标进行对比和分析,指出其优缺点和适用范围。最后对静态软件缺陷预测技术的可能发展方向进行预测。     

软件缺陷预测中基于Wrapper的特征选择方法

特征选择是提高软件缺陷预测精度的关键步骤之一。传统的软件缺陷预测过程主要基于Filter方式进行特征选择,基于Wrapper特征选择方法的研究还处于起步阶段。为了进一步研究Wrapper式特征选择方法在软件缺陷预测中的应用情况,将特征选择和缺陷预测过程相融合,结合不同的评价指标,设计了8种基于Wrapper式特征选择的缺陷预测方法。在这些方法中,首先选择4种常用的缺陷预测算法分别作为内部与外部分类器,然后在AUC和F-measure指标下选择特征子集,在AUC指标下评估预测结果。仿真结果表明,内部分类器和外部分类器均选择为RF时,软件缺陷预测精度最佳,NB次之,但是RF耗费时间较多,综合考虑精度与效率,推荐内外分类器均采用NB算法。     

用于多类分类的层次式支持向量机

针对支持向量机存在的训练数据量大导致的训练时间过长和训练数据不平衡导致的分类结果会向训练数据多的类倾斜等问题，提出了适合于多类分类的层次式支持向量机。在训练过程中，首先折衷考虑各类之间的距离和各类的训练数据长度，据此将训练样本分为距离较远且其长度基本平衡的2类，然后逐层进行训练，最终形成二叉树分类结构。仿真实验证明，该方法能够有效地缩短训练和分类时间，且对多类分类中的数据不平衡问题有一定的效果。     

改进的稀疏子空间聚类算法

在现有的稀疏子空间聚类算法理论基础上提出一个改进的稀疏子空间聚类算法:迭代加权的稀疏子空间聚类。稀疏子空间聚类通过解决l1最小化算法并应用谱聚类把高维数据点聚类到不同的子空间,从而聚类数据。迭代加权的l1算法比传统的l1算法有更公平的惩罚值,平衡了数据数量级的影响。此算法应用到稀疏子空间聚类中,改进了传统稀疏子空间聚类对数据聚类的性能。仿真实验对Yale B人脸数据图像进行识别分类,得到了很好的聚类效果,证明了改进算法的优越性。     

基于AP-SVM模型的装备维修器材需求预测方法

在小样本条件下运用SVR模型预测装备维修器材需求量时,预测效果受随机干扰因素影响较大.为解决这一问题,提出了一种新的AP-SVM模型.首先,运用AP聚类算法对训练数据进行分类,将分类结果作为训练数据训练SVM分类器,并对待测试数据的所属类别进行判断;然后,根据数据类别构建训练向量集,对SVM进行训练,运用SVR模型计算...     

基于动态时间规整下密度聚类的轨迹识别研究

为使地空导弹兵模拟训练系统获得的目标机动轨迹更加贴近实战、更有依据性,考虑对演习训练产生的轨迹数据进行分析,设计了DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,针对有噪声数据的基于密度的空间聚类)预分类的DBSCAN改进DTW(Dynamic Time Warping,动态时间归整)聚类算法来分析机动轨迹.并与未预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法进行对比,发现其运行效率和分类准确度方面均较优.同时分析了数据结构和算法的参数对分类效果的影响,发现数据规模越大,DBSCAN预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法的优势越明显.通过仿真得到了使DBSCAN预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法发挥最高效率的参数.     

基于聚类主成分分析法的变压器参数关联度评估

为了有效管理和监测电力变压器的健康状态,在对变压器正常运行的海量数据进行分析的基础上,构建变压器参数关联度评估方法。首先,为了对变压器运行参数进行参数分类定性,基于系统聚类的方法构建变压器参数样本分类流程算法,并设计了相应的流程图;然后,通过引入聚类以及主成分分析方法,建立基于聚类的主成分分析的变压器主要影响参数关联度评估模型;最后通过潼南电力局实际运行数据验证模型的可靠性和有效性,准确分析了变压器运行参数之间的定量关系,可以为变压器故障预测研究提供重要依据。     

面向混部云失败批处理作业的预测算法

为了降低混部云失败批处理作业的风险,使用K-means聚类算法将批处理作业分为四类,在分类的基础上提出了二层嵌套分类模型(two-layer nested classification model, TLNM),实现了基于TLNM的预测算法。基于Ali Trace 2018数据集上的实验结果表明,该算法的接受者操作特性(receiver operating characteristic, ROC)曲线明显优于其他常用分类器,ROC曲线下面积(即AUC)可以达到0.978,表明该算法具有良好的分类性能。同时召回率可以达到0.951,通过混淆矩阵可以看出TLNM算法能够准确预测出执行失败的批处理作业。     

深度置信网络在导弹攻击区分类中的应用

针对传统导弹攻击区解算方法忽略双方态势变化等问题，提出运用深度置信网络的导弹攻击区分类模型。根据导弹命中情况与目标机动间的关系，将导弹攻击区划分为五类。通过分析影响导弹攻击结果的态势参数，构建导弹攻击结果预测模型。在实验部分，结合重构误差和测试错误率确定深度置信网络的网络结构，通过逐层提取数据法分析模型参数特征并且讨论微调数据的采样方式。使用反向传播神经网络和支持向量机进行分类有效性对比实验。实验结果表明：深度置信网络运行速度和预测准确度明显优于其他两种方法，满足实时性和准确性要求，所提方法具有良好的应用价值。     

论软件缺陷

软件的缺陷是软件质量的重要因素之一,低缺陷密度的软件是高质量软件的必要条件。软件的缺陷是不可避免的,统计表明,经过PSP训练的软件工程师平均引入的缺陷密度为50个缺陷/kLOC。通过对软件缺陷概念及分类、产生缺陷的原因及如何避免产生缺陷、缺陷排除的分析和软件缺陷与软件故障率之间的关系的研究,探讨了如何研制低缺陷密度的软件。     

Exact algorithms for integrated facility location and production planning problems

We consider a class of facility location problems with a time dimension, which requires assigning every customer to a supply facility in each of a finite number of periods. Each facility must meet all assigned customer demand in every period at a minimum cost via its production and inventory decisions. We provide exact branch‐and‐price algorithms for this class of problems and several important variants. The corresponding pricing problem takes the form of an interesting class of production planning and order selection problems. This problem class requires selecting a set of orders that maximizes profit, defined as the revenue from selected orders minus production‐planning‐related costs incurred in fulfilling the selected orders. We provide polynomial‐time dynamic programming algorithms for this class of pricing problems, as well as for generalizations thereof. Computational testing indicates the advantage of our branch‐and‐price algorithm over various approaches that use commercial software packages. These tests also highlight the significant cost savings possible from integrating location with production and inventory decisions and demonstrate that the problem is rather insensitive to forecast errors associated with the demand streams. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2011     

基于外弹道算法的C-RAM火控处理技术

本文针对RAM目标的特点,在敌方射面坐标系建立了目标运动模型,并利用此弹道微分方程建立目标状态方程和量测方程,在得到RAM目标的火控滤波数据后,利用弹道质点运动方程预测求取飞行时间后的目标未来点,从而提高了火控系统对RAM目标的解算精度。通过仿真计算,验证了此处理方法的有效性。该论文的主要内容是从工程实践中的总结,有一定的创新性。     

决策树报文分类算法

报文分类是网络的基本功能,研究人员在过去二十年提出了众多解决方案,其中决策树报文分类算法由于吞吐量高、适用于多字段、可流水线化等特点受到了广泛关注和深入研究。本文介绍了决策树算法最新研究成果,阐述了决策树报文分类算法的几何意义、常用技术和测试基准,从节点切割技术和规则集分组技术两个维度对决策树算法进行了系统分析和归纳。针对两类常用的决策树构建技术介绍了其中的典型算法,对比了各种典型算法的设计思路和特点,分析了它们的适用场景。总结并展望了决策树算法的下一步研究方向。     

基于立方体理论的MFTA软件设计与实现

本文报道的MFTA(Multi-stateFaultTreeAnalysis)软件为可靠性工程师分析多状态系统提供一种计算机辅助分析工具。我们设计了友好的Windows95用户交互界面 ,采用树视图组件实现逻辑树结构框架的输入 ,采用字符串表格组件实现判定表的直接输入 (立方体形式的 0 -1序列 ) ,还实现了多态单调关联典型结构函数到立方体形式判定表的转化。以标准模板库 (StandardTemplateLibrary)为基础 ,采用面向对象程序设计方法构建了立方体类库 ;然后 ,实现了以立方体理论为核心的MFTA定性定量分析算法 ,完成了软件的研制。     

一种基于混合概率PCA模型的高光谱图像非监督分类方法

提出了一种在期望最大化(EM)算法框架下同时实现混合概率主成分分析(PPCA)降维和聚类的高光谱图像非监督分类方法。它根据不同类别应各有自己代表性的特征集,将通常意义下的特征抽取和模式分类合并在一步内完成,尽可能地保留了可分性;同时该方法具有概率模型的优点,更适合高维数据处理。采用仿真数据和真实数据进行的比较实验表明,该算法较一般不加区分地对所有原始数据进行PCA降维再分类的方法能得到更好的分类结果。     

Implicit enumeration based algorithms for postoptimizing zero-one programs

It has been shown by G. Roodman that useful postoptimization capabilities for the 0-1 integer programming problem can be obtained from an implicit enumeration algorithm modified to classify and collect all fathomed partial solutions. This paper extends the the approach as follows: 1) Improved parameter ranging formulas are obtained by higher resolution classification criteria. 2) Parameters may be changed so as to tighten the original problem, in addition to relaxing it. 3) An efficient storage structure is presented to cope with difficult data collection task implicit in this approach. 4) Finally, computer implementation is facilitated by the elaboration of a unified set of algorithms.     

目标宽频带RCS的快速算法研究

目标宽带RCS预估算法一直是计算电磁学的一个研究热点，本文分别研究了渐近波形估计技术（AWE）与最佳一致逼近技术在宽频带RCS预估领域内的应用。首先，介绍了传统矩量法计算RCS的原理，并分析了两种快速算法的计算过程。然后，采用这两种技术，分别计算了简易飞机模型的RCS值，并对这两种方法进行比较。计算结果表明相比传统的矩量法，这两种方法在不影响精度的前提下大大提高了计算效率。同时，相比渐近波形估计技术，最佳一致逼近技术在节省内存，节约时间方面更具优势。最后，采用最佳一致逼近理论，结合电磁计算软件，实现较大尺寸目标的宽频带RCS的计算。