基于操作剖面搜索可疑参数的故障定位方法

针对软件故障定位问题,提出一种新型故障定位技术SPRank(可疑参数排名).该方法利用测试数据构建操作剖面模型,并提出输入参数谱度量程序各个参数的可疑度;在此基础上,利用优化的思想搜索程序的可疑参数和与之相关的可疑语句,进一步缩小程序故障的检索范围,从而提升故障定位准确率.实验表明SPRank方法能有效地提升三种经典高效的故障定位方法的故障定位准确率.     

一类三圈图关于Merrifield-Simmons指标的排序

研究了一类三圈图瓦的Merrifield-Simmons指标，根据Cq上三种不同的连接方式，给出了该类三圈图关于Merrifield-Simmons指标的排序．     

基于改进遗传算法的自适应越区切换方案

针对列车通信在越区切换过程中切换触发率和切换成功率均较低的问题, 提出一种基于改进遗传算法的自适应联合判决切换算法. 首先, 以遗传算法为基础, 在高速特性下对切换判决过程中的相关参数进行优化, 针对列车的不同运行速度动态选择出满足快速切换需求的迟滞容限值； 其次, 引入满意通信概率（SCP), 当列车在小区之间移动时, SCP值达不到要求的将不能接入下一个小区, 以保障通信质量的优良. 仿真结果表明, 与传统切换方案相比, 该方案可实现提高切换触发率和切换成功率的目标, 具有较高的满意通信概率.     

关于星匹配数的图能量下界

对图G的能量ε(G)与K_(1,s)-匹配数μ_s(G)之间的关系进行了研究。证明了对于一般图G有■成立,进一步地,若其子图满足一定的条件,则有■,其中c_1(G)表示G中的奇圈数。还证明了若n阶树T的最大度小于等于3,有ε(T)≥(s+1)μ_s(T)-1成立。     

基于双响应曲面的精密产品子集模拟可靠稳健优化设计

针对不确定性场景下小失效概率的精密产品可靠性问题,提出了基于双响应曲面法(dual response surface methodology,DRSM)与子集模拟的可靠稳健优化方法。首先,建立精密产品多失效模式极限状态的RSM模型和以质量特性均值-方差为优化目标的功能函数DRSM模型。其次,在此基础上运用子集模拟法进行可靠性分析,将精密产品小失效概率描述成一系列较大的条件失效概率之积。最后,将极值事件的优化问题视作稀有事件的可靠性问题的特例,基于该转换思想采用子集模拟法将优化问题在可靠性问题的框架内进行求解。案例分析及验证结果表明所提方法的有效性。     

复杂网络的冯诺依曼熵

主要研究了复杂网络的冯诺依曼熵.结论表明,一般情况下,冯诺依曼熵不随边的增加而严格单调增加.其次,定义了星生成图和路生成图,并给出了熵与这两类图的联系.最后,利用3种经典随机图模型和随机树模型,证明了平均场意义下冯诺依曼熵随复杂网络的边数和直径递增.     

基于鲸鱼优化算法的类图重构研究

为了提高软件质量,组合使用重构技术、软件度量和元启发式搜索可以有效改进软件的结构而不影响其功能.本文提出一种基于鲸鱼优化算法的类图重构方法,并结合耦合、继承、抽象3个指标所构建的质量模型来指导类图重构序列寻优.在6个不同的开源程序上使用鲸鱼优化方法对类图进行重构,研究结果表明:基于鲸鱼优化算法的类图重构在质量增益上优于模拟退火算法和爬山算法,可有效提高重构质量.     

基于图注意力网络的案件罪名预测方法:CP-GAT

案件罪名预测任务是基于文本数据去预测案件所属罪名.针对现有方法在相似罪名和长尾数据集上表现不佳的问题，提出了一种基于图注意力网络的案件罪名预测方法CP-GAT(charge prediction based on graph attention network).该方法首先使用司法文书数据集中的案例事件描述文本和案例对应的法条信息建立异质图结构数据，构建后的异质图包含两种类型的节点(词节点、案例节点)，两种类型的边(词节点与词节点相连的边，词节点与案例节点相连的边).在基于法律文本构建后的异质图上使用图注意力网络进行图特征提取，最后将得到的特征向量输入到罪名预测的分类器中，得到案例所属的罪名.在CAIL2018法律数据集上的实验结果表明，基于图注意力网络的罪名预测方法优于对比实验使用的方法，准确率和宏观F1值分别达到了95.2%和66.1，验证了提出的方法有利于提升案件罪名预测任务的性能.