基于GAN的多变量时间序列异常检测方法

近年来，生成对抗网络在多变量时间序列异常检测中得到了广泛应用。然而现有解决方案多存在一些局限性，主要限制是没有明确地捕捉多变量时间序列在时间维度和特征维度上的复杂依赖关系而导致误报。针对该问题，本文使用生成对抗网络对多变量时间序列进行建模，通过在各网络中加入一个多通道注意力层来捕捉数据时间和空间维度的重要性，以提高异常检测的准确性。此外，生成器使用解码-编码器结构，通过在训练阶段对编码器、解码器和判别器进行联合训练，使得异常检测阶段无需计算从实时空间到隐空间的最佳映射，以此提高异常检测的效率。本文在两个公开数据集上进行了实验验证，结果表明，所提方法相较于基线方法在异常检测性能上优势明显。     

基于变量依赖关系模型的变量重要性度量方法

为了减少变量变更的代价,需要评估变量在程序中的重要程度。对变量的重要性度量有利于合理安排软件测试资源,保证软件质量。通过分析程序中各变量状态,利用变量间的依赖关系构建变量依赖关系模型,将图论和变量重要性度量相结合。针对现有节点重要性度量方法存在的局限性问题,提出一种新的基于变量依赖关系模型的变量重要性度量方法。实验表明,该方法在变量重要性度量方面的准确性相比其他方法有所提升。     

基于数据依赖关系的程序自动并行化方法

针对目前大量串行遗产程序无法在高性能并行计算机上高效运行的问题,提出一种基于数据依赖关系分析技术的程序自动并行化方法,采用数据依赖关系分析技术对串行程序进行分析,将串行程序中基本块分成两类:彼此间具有依赖关系的基本块和彼此间无依赖关系的基本块,通过对无依赖关系的基本块进行并行处理实现串行程序的自动并行化,从而解决了在对串行程序自动并行处理时开销增大的缺点,并得到较好的并行优化结果.实例分析结果表明,该方法可以识别出可并行执行的基本块,实现串行程序的自动并行化.     

语义知识库构建中的异常数据发现

为了提高RDF知识库的数据质量, 提出RDF图数据的异常检测及其自动修复的方法。首先, 原创性地定义了基于图的条件函数依赖(GCFD), 能够将属性值和语义结构的依赖关系统一表示; 然后, 提出有效的算法框架以及优化策略, 挖掘RDF数据中的GCFD, 并给出异常数据的自动修复流程; 最后, 在真实的数据集上, 通过大量实验确认解决方案的可行性和优越性。     

历史关系模式的最大完全时间依赖集求法

对基于TNF的历史关系模式TUg,提出了时间依赖、最大完全时间依赖集等重要概念,并给出了最大完全时间依赖集的求解算法及证明。为解决历史关系模式中存在的数据冗余、TNF异常等问题奠定了基础。     

多值依赖MVD保持性的研究

基于数据依赖基于概念给出了保持多值依赖MVD集的定义，提出了构造联接树的算法，生成MVD集与保持MVD集的检验算法，同时对算法给出了证明。     

变分自动编码器的潜变量空间解耦方法

潜变量空间解耦是深度生成领域一个越来越热门的研究方向。对数据潜变量空间进行解耦带来最直观的好处是在生成数据时能选择性地调整数据的不同属性,实现更可控的数据生成。本文专注于潜变量空间解耦,提出一种能够进一步提高解耦任务度量指标的重要方法。本文方法基于变分自动编码器,在编码器阶段运用了自注意力机制和残差网络,使模型更有效地捕捉长期依赖关系,增强模型的维度适应性。在训练阶段,提出一种更好地驱使潜变量空间编码维度与属性值趋向单调关系的新颖损失函数。它更好地调节损失函数所处区间范围,更易于优化。该模型使潜在空间拥有较好的解耦程度和可解释性,有效地操纵生成图像的数据属性。实验结果表明,本文模型和方法在图像的潜变量空间解耦生成上优于目前许多先进方法,且具有更为轻量级的网络架构。     

基于决策表的模糊粗糙单调依赖算法及其应用

为了挖掘输入输出之间量的单调依赖关系,根据模糊粗糙集理论,通过对实践中量依赖关系的数据分析,提出了基于决策表的模糊单调依赖算法.文中通过区间映射定义了模糊单调依赖关系和模糊单调递增依赖隶属关系等概念,讨论了模糊单调递增依赖关系的参数和性质,并证明了相关命题.将该算法应用到工业污水的处理中,结果表明该算法是一种有效的数据...     

基于有向无环图的函数依赖一致性数据生成

针对函数依赖一致性数据生成问题,采用有向无环图作为函数依赖集合的描述模型,提出一种单函数依赖一致性数据生成算法 （TGSFD）;并通过属性排序解决多函数依赖一致性数据生成问题;为了利用流水线技术提高数据生成效率,提出最小独立属性子集概念,并给出了属性集划分算法. 实验表明本文提出的TGSFD和属性排序算法能够保证生成的数据满足函数依赖一致性,属性集划分和流水线技术可以有效提高数据生成效率.      

二值变换法及其应用

在对关系模式中普遍存在的多值依赖关系进行分析的基础上，提出了一种可将多值依赖关系转化为单值依赖关系的二值变换法，该方法能方便地实现多关系模式的化简与归并，提高关系模式的规范化程度和减少每一实体在关系中占据的元组数量，从而大大压缩存储容量和提高检索效率。     

并发程序内部表示及静态切片算法的改进

通过分析Krinke切片算法对程序循环体内嵌套一个或多个线程结构会产生切片不精确现象,得出Krinke算法所基于的程序依赖图对线程间数据的依赖关系定义得过于粗糙,且对并发程序执行行为的合法性约束不够严格的结果.据此,提出一种新的并发程序依赖图,引入跨线程边界循环-承载数据依赖关系,并在此数据结构上改进了切片算法;引入区域化执行证据概念,进一步约束程序执行行为的合法性,并给出了添加跨线程边界循环-承载数据依赖关系的算法及新的并发程序切片算法的伪代码.实例分析与算法性能测试表明,改进的切片算法克服了Krinke算法的不精确现象,降低了时间开销,改善了算法的可伸缩性.     

基于程序依赖图的Aspect挖掘技术

为了有效地识别遗产代码中因横切关注点而导致的零散代码或交织代码,提出了一种基于程序依赖图的Aspect挖掘方法.根据横切关注点的本质特性,考察了横切关注点与核心关注点之间的依赖关系及其在依赖图上的表现形式,对于单个方法体,结合程序的语义信息,在程序依赖图中引入一个虚拟结点表征方法体的核心功能,所有影响核心功能的语句都与之建立依赖关系,然后对依赖图进行拓扑分析,先从虚拟结点开始分离出核心代码,再通过求解连通分量的方式挖掘方法体内横切代码.实例分析表明,该方法不仅能识别出方法体内的零散特性代码,而且还能有效地挖掘出交织特性的代码.     

Slicing Java generic programs using generic system dependence graph

The existing slicing algorithms do not consider parameterized types in generic programs, so they are not suitable for generic programs. To solve this problem, this paper presents a generic system dependence graph for Java generic programs based on the traditional system dependence graph to express dependences for parameterized type information. A novel slicing criterion and slicing algorithm for generic programs is proposed. The slices computed by the algorithm can help to understand relations between concepts and types for generic programs and can express the features of generic programs better. Biography: CHEN Lin (1979–), male, Ph.D. candidate, research direction: program analysis and refactoring.     

Dependence analysis based on dynamic slicing for debugging

Dynamic program slicing is an effective technique for narrowing the errors to the relevant parts of a program when debugging. Given a slicing criterion, the dynamic slice contains only those statements that actually affect the variables in the slicing criterion. This paper proposes a dynamic slicing method based on static dependence analysis. It uses the program dependence graph and other static information to reduce the information needed to be traced during program execution. Thus, the efficiency is dramatically improved while the precision is not depressed. The slicing criterion is modified to fit for debugging. It consists of filename and the line number at which the statement is.     

一种基于脆弱点依赖图的脆弱性评估方法

为弥补目前网络脆弱性评估系统比较简单、评估结果不全面不准确的不足,提出一种基于脆弱点依赖图的网络脆弱性评估方法,并在该评估方法基础上开发出相应的评估系统.该方法吸收了通用弱点评价体系(CVSS)的优势,同时与目标网络的脆弱点依赖图很好地结合起来,可对网络脆弱性做出一个客观评价.在计算过程中,该方法将脆弱性可利用性和脆弱性影响分开计算,并与实际目标网络中的脆弱点依赖图相结合,从而使得计算值更有参考和实用价值.     

System Dependence Graph Construction for Aspect Oriented C＋＋

This paper proposes an extended system dependence graph called AspectSDG to represent control and data dependences for AspeetC＋＋ programs, and presents an approach for the construction of AspectSDG. This approach decomposes aspect-oriented programs into three parts： component codes, aspect codes, and weaving codes. It constructs program dependence graphs （PDGs） for each part, and then connects the PDGs at call sites to form the complete AspectSDG. The AspectSDG can deal with advice precedence correctly, and represent the additional dependences caused by aspect codes. Based on this model, we introduce how to compute a static slice of an AspectC＋ ＋ program.     

顺序程序任务并行性的识别

探讨了任务并行性识别中任务执行条件的导出，利用任务给点间的相关性（包括数据相关和控制相关）就可求出并行执行条件．提出了层次任务图模型下直接生成优化任务执行条件的算法，省去了后控树及控制相关图（ＣＤＧ）的产生，其过程简单且比较高效．     

多变量数组下标表达式的分解与相关性测试

针对多变量数组下标表达式之间的相关性不能有效测试的问题，提出了一个分解算法．运用该算法，在一定条件下可以将一个多变量的数组下标相关方程分解成多个独立的、简单的相关方程，从而有效地提高相关分析的精度．该算法的时间开销小，有很好的适用性     

编译中的循环优化

讨论了循环优化的目标和循环优化的各种程序变换方法．程序变换可大大减少下标变量的访问时间；消除某些类型的相关，提高软件流水的“深度”；合并多个循环，有利于进行代码压缩．