回环软件缺陷数量预测模型

软件缺陷预测是软件工程中的一个研究热点问题,通常软件缺陷预测的研究工作主要关注于软件模块是否存在缺陷和软件模块存在缺陷的数量。目前软件缺陷数量研究主要集中在基于缺陷数的软件模块排序。为提高软件模块排序的准确度,提出一种回环软件缺陷数量预测模型。此模型主要包括回环特征选择和缺陷预测两部分。在回环特征选择部分,将改进的密度峰值聚类算法和包裹式特征选择方法相结合,以回环的方式动态的选出最优特征,并训练学习器;陷预测部分采用反距离加权集成的方式得到预测结果。实验结果表明,此模型相比于LRCR、GRCR、LR、MLP、GP、NBR、ZIP分别提升了10.36%、28.74%、13.51%、36.61%、25.30%、60.14%、54.72%,有助于提高软件缺陷预测准确性。     

改进Mask R-CNN算法的带钢表面缺陷检测

在带钢的生产过程中可能会因为生产工艺的问题导致带钢表面出现缺陷,传统的带钢表面检测方法存在检测速度慢、检测精度低等问题。在计算机深度学习快速发展的今天,为实现带钢表面缺陷快速有效的检测,提出改进的掩码区域卷积神经网络（Mask R-CNN）算法,使用[k]-means II聚类算法改进区域建议网络（RPN）锚框生成方法;同时调整Mask R-CNN模型的网络结构,去掉掩码分支,提高了模型的缺陷检测速度。实验在NEU-DET数据集的5种缺陷检测中将原算法的均值平均精度（mAP）从0.810?2提升到0.960?2,检测速度达到5.9?frame/s。并且能够实现对缺陷目标的检测和实例分割,以便研究人员观测缺陷的大小和形状,从而改进工艺。相比于目前其他深度学习的缺陷检测算法,更能满足带钢的生产检测要求。     

小说人物的分布表示及其应用研究

小说是以刻画人物为中心,通过完整的故事情节和具体的环境描写反映社会生活的一种文学体裁。对小说人物进行建模,是小说文本理解和小说文本挖掘的基础性工作。该文构建了大规模的小说语料库,抽取人物及其依存特征,提出基于skip-gram的人物向量训练方法,以人物为目标,以依存特征为上下文,基于训练出的人物向量,探索了小说人物相似度计算、小说人物聚类分析及小说人物画像等应用。实验结果表明,小说人物的分布表示有较好的应用效果。     

Ball-Tree优化的密度峰值聚类算法

针对密度峰值聚类算法DPC（clustering by fast search and find of density peaks）时间复杂度高、准确度低的缺陷,提出了一种基于Ball-Tree优化的快速密度峰值聚类算法BT-DPC。算法利用第[k]近邻度量样本局部密度,通过构建Ball-Tree加速密度[ρ]及距离[δ]的计算;在类簇分配阶段,结合[k]近邻思想设计统计学习分配策略,将边界点正确归类。通过在UCI数据集上的实验,将该算法与原密度峰值聚类算法及其改进算法进行了对比,实验结果表明,BT-DPC算法在降低时间复杂度的同时提高了聚类的准确度。     

基于Word2Vec词嵌入和聚类模型的安全生产事故文本案例分类

安全生产事故的分析对应急管理能力提升具有重要意义.通过对安全生产案例的语义分析,利用Word2Vec词嵌入技术和聚类模型,选用CBOW+负采样技术实现词向量,并结合安全生产事故案例分类的数据特点,通过基于半监督学习的聚类模型算法,根据事故性质的认定特点,提出了一种优化初始聚类中心的算法,并利用K-means聚类算法实现安全事故文本案例的分类.实验表明该方法较好实现安全生产的事故案例分类,并对安全生产事故的多个维度分析具有很好借鉴意义.     

基于改进SSD的道路交通标志检测

针对复杂环境下交通标志检测精度低的问题,设计了一种检测精度更高的目标检测算法,对SSD深度学习目标检测算法进行了优化改进;将深度特征表征能力较强的Resnet50网络模型融入于SSD算法中;采用K-means++聚类算法确定SSD中先验框的尺寸,提高交通标志的检测率;分别利用SSD模型和改进的SSD模型做检测对比实验,结果表明,改进算法对各类型交通标志的检测精度比原SSD算法更高;改进的SSD方法对交通标志进行检测能取得较好效果,弥补了原算法的不足.     

稳定的K-多均值聚类算法

指定K个聚类的多均值聚类算法在K-均值算法的基础上设置了多个次类,以改善K-均值算法在非凸数据集上的劣势,并将多均值聚类问题形式化为优化问题,可以得到更优的聚类效果。但是该算法对初始原型敏感,且随机选取原型的方式使聚类结果不稳定。针对上述问题,提出一种稳定的K-多均值聚类算法,并对该算法的复杂度与收敛性进行了简要讨论。该算法先基于数据样本的最邻近关系构造图,根据图的连通分支将数据分为若干组,取每组数据的均值点作为初始原型,再用交替迭代的方法对优化问题进行求解,得到最后的聚类结果。在人工数据集和真实数据集上的实验表明,该算法具有更稳定更优越的聚类效果。     

复杂事件处理的自适应制造情景识别方法

制造过程中的任务、自然条件、电力水平等环境因素,制约物体状态及其关系的变化.智能制造单元需要自适应的对不同情境约束下的事件和复杂情形及时理解判断,提出基于复杂事件处理(Complex event processing,CEP)的情境约束情景识别方法,以实时作出合理的优化决策.针对忽视情境约束对事件判别的影响,构建基于情境约束的多层次事件模型,给出同生、情境、协同等事件新算子,提出基于事件聚合的制造情景模型与演算过程.针对情景识别知识库中模式规则生成的不足,通过整合物体数据与环境数据建立映射关联,将感知信息转化为情境事件图谱.通过综合序数、名义变量等距离计算和自适应熵权法,提出改进的混合聚类方法处理事件图谱实例属性的多样性和关联性,构建知识库以为情景实时识别提供服务支持.运用4个真实数据集和1个制造过程仿真数据集进行实验,均验证本文模型和方法的有效性,适用于大规模学习问题,并阐明情境因素能显著提升复杂制造应用中的事件判断、情景识别的准确性.     

适用于工业无线WIA-PA网络的负载均衡成簇方法

针对用于工业过程自动化的无线网络(WIA-PA)在部署过程中存在的簇首数据负载分布不均衡问题,提出了一种支持负载均衡的新型成簇方法.根据WIA-PA的网络特征建立周期性数据吞吐量模型,通过改进WIA-PA网络的簇首选择算法和现场设备的入网流程,使现场设备入网时优先选择吞吐量相对小的路由器作为簇首,实现了网络拓扑结构依据流量自适应调整的成簇策略.测试结果表明,该方法在均衡簇首数据负载、平衡簇首能耗、延长网络生命周期等方面取得了良好效果.     

虚拟计算环境下基于聚类的资源匹配优化模型

虚拟计算环境中任务具有数量庞大、需求模糊、种类多样等特征,使得资源匹配面临巨大挑战.依据虚拟计算实验床平台公布数据,提出了一种融合虚拟资源与任务聚类的资源匹配优化模型.该模型通过分析任务需求、消耗等特征,基于改进二分K均值进行任务聚类,并结合虚拟资源类型生成优化的资源匹配列表.经实验分析验证,该模型有效缩小资源匹配范围,提高任务运行成功率,为精准匹配提供基础.