基于对抗生成网络的缺陷定位模型域数据增强方法

缺陷定位获取并分析测试用例集的运行信息, 从而度量出各个语句为缺陷的可疑性. 测试用例集由输入域数据构建, 包含成功测试用例和失败测试用例两种类型. 由于失败测试用例在输入域分布不规律且比例很低, 失败测试用例数量往往远少于成功测试用例数量. 已有研究表明, 少量失败测试用例会导致测试用例集出现类别不平衡问题, 严重影响着缺陷定位有效性. 为了解决这个问题, 提出基于对抗生成网络的缺陷定位模型域数据增强方法. 该方法基于模型域(即缺陷定位频谱信息)而非传统输入域(即程序输入), 利用对抗生成网络合成覆盖最小可疑集合的模型域失败测试用例, 从模型域上解决类别不平衡的问题. 实验结果表明, 所提方法大幅提升了11种典型缺陷定位方法的效能.     

基于频谱增强的软件多故障定位

检测故障是繁琐而耗时的,为了提高传统软件故障定位方法的效率以及精确度,提出了一种基于频谱的故障定位新方法;充分利用了失败的测试用例与故障之间的关系,通过使用频谱增强的方式,采取逻辑与运算的关键技术和方法,对失败的测试用例进行精简,优化失败测试用例中的频谱信息,从而得到频谱增强后的测试用例,克服了冗余测试用例对定位效果的消极影响,再根据新的频谱信息计算可疑度值,最后生成优化后的可疑度排序列表;首次将频谱增强的方法同时运用到单故障与多故障程序场景中,在包含植入故障的西门子程序和真实故障的Defects4j程序中,经实验检测证明本研究方法能够显著减少代码检查的范围,尤其是在高性能范围内(EXAM5%),并且仅通过检查Top-1至少能有效地定位超过原有约20%的故障,结果表明基于频谱增强的故障定位方法有效提升了检测率,可以更好地帮助程序员精准定位故障位置。     

通过增大边际权重提高基于频谱的错误定位效率

基于频谱的错误定位技术通常利用覆盖信息来求出程序中每条语句的可疑度,并将语句按照可疑度降序排序以寻找错误语句.文中对已有的基于频谱的错误定位算法进行改进,将失败测试用例的边际权重引入到可疑度计算的过程中,即针对某一特定语句,令失败测试用例的权重随着其对该语句覆盖次数的增加而增大.实验结果表明,相对于其它方法,文中提出的方法对错误定位效率有一定的促进作用,即只需检查更少的语句即可找到出错位置.     

一种基于频谱信息并结合碰集和遗传算法的缺陷定位方法

在软件研制过程中,缺陷定位是一个重要的研究课题。但是,实际软件中的缺陷数量无法被预先判定,且已有的单缺陷定位方法不易使用,已有的多缺陷定位方法存在定位效率不高的问题。基于此,文中对多缺陷定位方法GAMFL进行了研究和改进,提出了基于频谱信息并结合碰集和遗传算法的缺陷定位方法GAHIT。该方法定义了定位基本块,并用其替代语句进行缺陷定位,缩小了搜索范围;在初始种群的构造过程中,提出了采用求解失败用例执行路径碰集的方法,优化了初始种群的生成,并给出了新的适应度函数的计算方法,提高了算法的整体执行效率;最后针对遗传算法的结果,给出了缺陷检查策略,提高了在最优种群中查找缺陷的准确性。实验结果表明,所提方法能够有效处理缺陷数量未知情况下的定位问题,在单缺陷和多缺陷程序中都有较好的定位效果。     

基于增强径向函数神经网络的错误定位方法

结合径向基函数神经网络与正交实验设计理论,提出了一种增强径向基函数神经网络错误定位算法.根据选择的测试用例执行得到源程序的语句覆盖信息和执行结果;通过神经网络计算出每条语句的可疑度值,并通过正交实验设计方法自适应调整神经网络中的参数值;最后按照可疑度值由高到低的顺序逐条检查程序的可疑语句进行错误定位.通过实验对所提出方法与径向基函数神经网络算法以及反向传播神经网络算法进行比较分析,结果表明,基于增强径向基函数神经网络算法具有更精确的错误定位效果和更显著的定位效率.     

基于基因表达式编程的错误定位方法

错误定位是软件调试中最重要且最耗时的部分,错误定位中的任何改进都可以大大降低软件成本,而其中秩函数的选择问题则尤为关键。结合基因表达式编程技术以及基于频谱的错误定位算法,找到适应程序的高效秩函数,提出了一种新的错误定位方法。从程序测试用例的覆盖信息中提取出四种类型的子集信息;通过基因表达式编程训练出适应程序的最优秩函数;利用秩函数计算出每条语句的可疑度值,并按照可疑度值由高到低的顺序逐条检查程序的可疑语句进行错误定位。通过实验,将训练出的秩函数与已经提出的秩函数（如Tarantula,Ochiai等）进行比较分析,结果表明,基于基因表达式编程的错误定位方法具有更精确的错误定位效果和更显著的定位效率。     

基于关联规则Web技术的自学平台诊断系统研究

针对传统英语自学平台软件复杂性增加，导致平台故障诊断准确率和定位效率降低的问题，提出一种基于关联规则web技术的自学平台故障诊断系统。首先，通过数据采集模块进行平台软件数据采集；然后采用动态切片算法计算出动态结果集的覆盖信息，并基于此信息构造覆盖向量矩阵，以缩小故障检查规模；之后利用关联规则算法计算语句的可疑度，将其与覆盖向量矩阵结合后构造可疑度矩阵，以实现被检查语句排序，从而提高故障定位效率；最后利用故障报告生成模块生成故障诊断结果。实验结果表明，提出的平台软件故障诊断方法的平均累积检查语句数和平均故障定位代价分别取值为511行和18.21%,相较于传统的故障诊断方法，本方法对平台软件的故障诊断准确率更高，诊断效率更快，基于此算法可有效提升故障诊断系统的定位效率，具备可行性。     

基于函数调用路径的测试用例优先级排序

基于覆盖的优先级排序技术通常以代码覆盖信息作为测试用例的特征加以度量,忽略了其他优先级的影响因素,缺乏全面性和动态性。针对该问题,提出基于函数调用路径的测试用例优先级排序方法。以函数调用路径为基础,通过对源代码新旧版本的对比,分析回归测试影响域,确定回归测试用例集的范围。将测试用例函数调用路径覆盖能力、单元测试时函数中检测出缺陷的个数,以及函数的扇入系数等影响因素应用于优先级排序,确定测试用例优先级量化方法,并在测试执行过程中,通过调整算法实现优先级的动态调整,优化优先级排序。实验结果表明,优先级量化方法能提高测试的缺陷检测率,发现程序中的缺陷,降低测试成本。     

基于程序变异分析的软件错误定位

基于覆盖的错误定位(CBFL)方法通过获取成功和失败测试用例的覆盖信息和执行结果对程序中的错误进行定位,但该方法未考虑偶然性成功测试用例的影响,降低了错误定位的准确率。为此,提出一种新的软件错误定位方法,通过分析程序变异减少偶然性成功测试用例的影响,改进怀疑度计算公式,并加入对变异影响的计算。实验结果表明,与传统CBFL方法相比,该方法能够有效提高错误定位的准确率。     

Reduce函数的不可交换性检测

MapReduce是一种流行的编程模型,通过分而治之的思想很好地解决了许多并行计算问题。然而,在其广泛应用的背后还存在着非常严峻的考验。MapReduce程序可能因为输入数据到达Reduce函数的顺序不同而产生不确定的输出结果。为了使MapReduce程序的输出更加可靠,需要对Reduce函数的不可交换性进行检测。针对上述问题,提出了一种Reduce函数的不可交换性检测方法。首先,通过简化循环的符号执行方法及程序分析方法,生成具有针对性的原始测试用例;其次,通过一种能够快速改变记录行间相对位置的置换函数Ex生成后继测试用例;最后,通过比较原始测试用例及后继测试用例的执行结果是否相同,来检测Reduce函数的不可交换性。实验结果表明,该方法扩大了可以测试的Reduce函数种类,将测试用例集的大小从阶乘级别缩小到线性级别,降低了检测Reduce函数不可交换性的复杂度和难度。     

类别不平衡的多任务人脸属性识别

属性的识别对物体的识别起到了比较重要的作用,例如人脸验证和场景识别。提高属性的识别率对后面基于属性特征的应用的正确率有很大的影响。近些年来,有些工作也开始关注于属性的学习,而很多的工作都是基于属性之间独立的假设,但在实际中很多的属性都是强相关的,例如没有胡子和女性,光头和头发的颜色;很多的工作忽略了类别之间的不平衡性,例如光头的样本比例可能只占样本的很小一部分。基于这2个观察,本文提出一种基于多任务的类别不平衡的人脸属性识别网络架构,该网络结构是由Densenet修改而来。该方法比以往的方法效果要好,一定程度上缓解了不平衡问题,且参数少,计算效率更高,在公开人脸属性数据集CelebA和LFWA上的实验验证了该方法的有效性。     

Integration | Innovation | Inclusion: Values,Variables and the Design of Human Environments

Complexity, complication, contradiction, consumption, confusion, delusion, depression. Opportunity, inspiration, ingenuity, compassion, wisdom. Our world is perplexing, our times are fast moving, and our choices are many. To find an appropriate path is a daunting yet vital challenge that confronts us as individuals, as communities, and as a civilization. How sustainable is our world? How reasonable are our behaviors? The present article is a collection of thoughts on a series of intertwined issues related to the contemporary world, its environmental dimensions, and their present-day problems. The goal is to survey the landscape through a lens of Environmental Design, to provide some perspectives, to raise some questions, and to explore systems, beliefs, and values informing and influencing actions. It is important to consider how people's belief systems influence, inform, and shape actions. This holds true in realms political, spiritual, and cultural. It also proves relevant in the ways in which we imagine, design, develop, and construct our buildings, cities, spaces, and places.

Appropriate solutions to some of our most daunting problems will arise through the concerted efforts, open dialogue, and collective wisdom of the wide array of stakeholders, professionals, politicians, decision makers, and citizens (both engaged and disenfranchised) who have the will and wherewithal to make a difference and to make the world safer, healthier, and better. It seems vital for us to critically examine, and question, our belief systems and their connections to the ways we define, refine, and realize progress. Architecture and Environmental Design, in both a philosophical and a practical sense, reflect as well as form greater aspirations, directions, and events of our times.     

一种基于SURF与地理格网模型的增强现实方法

图像识别与匹配是增强现实领域研究与应用的基础和关键,针对户外场景的广域性和随机性,以及目标纹理结构相似性等问题,提出一种基于SURF与地理格网模型的增强现实方法。该方法根据目标场景与地理位置的相关性,检测图像特征点并生成Location-SURF图像特征描述,基于地理格网模型构建空间四叉树索引,建成静态特征样本库。将视频帧、位置和角度信息生成特征图像,上传至服务端解析运算并与样本库训练匹配。选取宁波环球航运广场约0.376km2的区域,采集270余幅图像数据构建样本库并开展试验,通过现场图像的实时采集和计算,能够实现特征点的在线匹配,在此基础上通过调整点位距离比例的阈值,能够提升匹配的准确程度。基于该算法开发移动增强现实系统,运用四层技术架构实现了终端采集显示和服务端分析计算的并行化,达到真实场景与虚拟信息的融合显示效果。系统应用结果表明：该算法可以解决复杂环境下场景图像识别匹配率不高的问题,可快速地完成特征点的检测和提取,能够有效地进行样本训练和匹配,对户外移动增强现实进行了有益尝试并提供一种有效的途径。     

基于属性优先关系的多用户Skyline查询处理算法#br#

Skyline查询为多目标决策等问题提供了解决方案。每个用户对数据属性的优先关系的需求不同,传统算法无法有效解决多用户场景下的偏好Skyline查询。针对该问题,提出一种基于属性优先关系的多用户偏好Skyline查询算法--MUPS算法。该算法基于属性权重对原始Skyline结果集通过新的σ-支配方式进行剪枝;同时,通过交互动态修正属性的权重大小,使最终结果更符合用户群的真实偏好需求。最后,在模拟和真实数据上验证MUPS算法的有效性和良好的交互性能。     

区域网络中异构数据库存储复制技术

传统异构数据库存储复制技术只注重数据安全性,忽略了异构数据库存储复制的时效性与可靠性。为此,本文提出一种新的区域网络异构数据库存储复制技术。首先构建区域网络中异构数据库存储框架,通过定向随机游走方法对电力企业灾备中心异构数据进行存储,依据多叉索引树对异构数据库中的数据进行查询处理。然后采用一致性树分布备份技术对本地灾备中心数据进行备份,把待恢复数据分割成若干部分,通过若干差异远程备份服务器实现数据恢复。将所提技术应用于电力企业灾备中心,结果表明,所提技术有很高的存储、复制及备份恢复性能。     

基于改进PSO算法的加热系统分数阶控制

针对分数阶加热系统,提出一种基于改进粒子群优化算法的分数阶PIλDμ控制方法。首先,将细菌趋化行为机制引入带收缩因子的粒子群优化算法中,解决粒子群优化算法中由于只存在吸引操作没有排斥操作导致种群多样性失去的问题,从而避免PSO早熟收敛及陷入局部最优;然后使用改进PSO算法优化分数阶PIλDμ控制器的参数;最后,以加热系统为被控对象,分别采用改进粒子群优化算法、标准粒子群优化算法、遗传算法优化分数阶PIλDμ控制器的参数。仿真结果表明,使用该改进算法整定分数阶PIλDμ控制器参数,控制器能有效地抑制模型参数的摄动,系统鲁棒性更强。     

Book Reviews

Books reviewed:
Maeda, John. Design by Numbers
Knuth, Donald E. Digital Typography
Farin, G., Bieri, H., Brunnet, G. and Derose, T. (Editors). Geometric Modelling
Knudson, Jonathan. Java 2D Graphics
Hege, H.-C. and Polthier, K. (Editors). Mathematical Visualization
Pickover, Clifford (Editor). Chaos and Fractals: A Computer Graphical Journey
Flake, Gary William. The Computational Beauty of Nature: Computer Explorations of Fractals, Chaos, Complex Systems and Adaptation
Strothotte, Thomas. Computational Visualization, Graphics, Abstraction and Interactivity
Russ, John C. The Image Processing Handbook (3rd edition)     

基于结构中心性的航路网络关键节点识别

针对航路网络关键节点识别问题,从航路网络结构中心性角度出发,构建完整航路网路结构和复杂拓扑模型,分别从度中心性、中介中心性和结构中心性这3个角度分析航路网络,并依托PAJEK可视化平台,对航路网络中介中心性和结构中心性进行仿真可视。在此基础上,借助AutoCAD,从中介性和紧密性角度对航路关键节点进行识别的可视化,从中得到对航路网络效能发挥具有重要支撑作用的航路点,仿真结果表明,提取的关键节点在实际航路网络运行中具有衔接枢纽、分配流量等重要作用,在路网重要节点识别研究中具有创新优势。     

支持高效撤销的属性加密方案

属性加密(Attribute-BasedEncryption,ABE)将密钥和密文与一系列属性相关联,被广泛应用于云计算的访问控制中。针对现有撤销方案效率低下的问题,提出一种更高效、细粒度的访问控制方案。方案中采用的访问结构可以表达任意涉及布尔运算符的访问策略;在加密过程中,构建一种属性用户组随机密钥分发方法,并结合ABE实现双重加密,将所有撤销操作转化成属性级别细粒度的撤销;新方案的数据始终以密文形式存在于服务器上,降低了对服务器的安全限制,可以将大部分密文重加密任务转移给云服务器执行,有效利用云服务器的计算能力,提升系统的运行效率,减少通信开销。     

An LMI approach to robust reduced-order H ∞ filter design for polytopic uncertain systems

This paper proposes a method for robust reduced-order H _∞ filter design for polytopic uncertain systems, using linear matrix inequalities (LMIs). Sufficient LMI conditions for both robust full- and reduced-order H _∞ filter design are derived. Convex optimization problems are formulated and solved to obtain optimal H _∞ filters by using the resulting LMI conditions. The resulting conditions do not involve any non-convex rank constraints, and thus the proposed method for H _∞ filter design guarantees global optimum solutions. Numerical examples are presented to show the effectiveness of the proposed method. Recommended by Editorial Board member Huanshui Zhang under the direction of Editor Young Il Lee. This work was supported by the Brain Korea 21 Project and the Basic Research Program of the Korea Science and Engineering Foundation under grant R01-2006-000-11373-0. Hyoun-Chul Choi received the B.S., M.S., and Ph.D. degrees in Control and Instrumentation Engineering from Ajou University, Suwon, Korea, in 1995, 1997, and 2006, respectively. He was a Visiting Researcher at Griffith University, Brisbane, Australia, from 2001 to 2002, and a Postdoctoral researcher at Ajou University, Suwon, Korea, from 2006 to 2007. Since 2008, he has been with ASRI, School of Electrical Engineering and Computer Science, Seoul National University, Seoul, Korea, where he is currently a Postdoctoral Researcher. His research interests include LMI-based control, optimal and robust control, network-based control, and mechatronics. Dongkyoung Chwa received the B.S. and M.S. degrees from the Department of Control and Instrumentation Engineering in 1995 and 1997, respectively, and the Ph.D. degree from the School of Electrical and Computer Engineering in 2001, all from Seoul National University, Seoul, Korea. From 2001 to 2003, he was a Postdoctoral Researcher with Seoul National University. In 2003, he was a Visiting Research Fellow at The University of New South Wales, Australian Defence Force Academy, and was the Honorary Visiting Academic at the University of Melbourne, Melbourne, Australia. In 2004, he was a BK21 Assistant Professor with Seoul National University. Since 2005, he has been an Assistant Professor with the Department of Electrical and Computer Engineering, Ajou University, Suwon, Korea. His research interests are nonlinear, robust, and adaptive control theories and their applications to the robotics, underactuated systems including wheeled mobile robots, underactuated ships, cranes, and guidance and control of flight systems. Suk-Kyo Hong received the B.S., M.S., and Ph.D. degrees in Electrical Engineering from Seoul National University, Seoul, Korea, in 1971, 1973, and 1981, respectively. His major graduate research works were centered on speed control of induction motors. He was an Exchange Professor at Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY, from 1982 to 1983, and at the Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique, France, from 1988 to 1989. He has been with the faculty of the Department of Electrical and Computer Engineering, Ajou University, Suwon, Korea, since 1976, and was a Visiting Professor at Griffith University, Australia, in 2001 and 2002. His current research interests include robust robot control, microprocessor applications, factory automation, and computer integrated manufacturing.