江贺
- 作品数：116 被引量：399H指数：11
- 供职机构：大连理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划辽宁省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学电气工程更多>>
- 一种基于消息传递神经网络的深度学习编译器测试加速方法
- 本发明属于软件测试领域，涉及一种基于消息传递神经网络的深度学习编译器测试加速方法，可用于优化深度学习编译器测试用例的执行顺序，从而提高测试效率。本方法由数据预处理、数据集构建、预测器和调度器四个模块组成。数据预处理模块负...
- 丁熠琪周志德江贺
- 基于网格和密度的簇边缘精度增强聚类算法被引量：4
- 2008年
- 现有的基于网格聚类算法在付出较小的时间复杂度的同时,牺牲了聚类的质量,得到的往往并不是最理想的聚类结果,尤其是在簇边缘可能出现数据点聚类不准现象。提出了一种将网格化空间中位于簇边缘的网格进行精度进一步细化处理的算法,将这些边缘网格中的这些不确定的点重新恢复它们的固有信息,再利用相似度函数将它们分配到合适的簇中。在空间数据集上实验数据表明,这种簇边缘精度增强聚类算法可在O(n)时间内得到优于CLIQUE算法的聚类结果。
- 单世民张宁江贺张宪超
- 关键词：数据聚类基于网格基于密度混合算法
- 面向软件仓库挖掘的数据驱动特征提取方法被引量：4
- 2015年
- 在软件仓库挖掘领域,通常将软件工程任务转换成数据挖掘问题进行解决。领域特征的使用严重影响了软件任务的解决效果。然而,如何根据特定任务从软件仓库数据中提取有价值的特征,在软件仓库挖掘领域尚缺乏系统的研究。数据驱动特征提取方法是一种新的特征提取方法。对于给定的软件工程任务,该方法从任务的数据集中选取部分数据(如源代码、缺陷报告等),招募若干志愿者人工完成该任务,并要求志愿者说明在人工完成特定软件工程任务时所考虑的因素。通过分析这些因素,可以提取所需的领域特征。以缺陷报告摘要任务为例进行实验,结果表明新方法能够发现高效的领域特征,并取得比现有方法更好的预测效果。
- 李晓晨江贺任志磊
- 关键词：特征提取
- 一种基于增量采样的编译器优化序列测试方法
- 本发明提供了一种基于增量采样的编译器优化序列测试方法，可用于测试C/C++语言的编译器，如开源编译器Gcc、Clang等；亦可根据特定编程语言的编译器特性，对本发明的相关步骤进行适配，从而测试该特定编程语言的编译器。本发...
- 江贺周志德任志磊
- 文献传递
- 一种基于深度学习的高效PDF应用程序模糊测试用例生成方法
- 本发明属于软件自动化测试领域，涉及一种用于构造模糊测试用例的技术，具体为一种基于深度学习的高效PDF应用程序模糊测试用例生成方法。本发明利用CNN、Seq2Seq、Transformer等深度学习模型，通过数据筛选、对象...
- 江贺刘家豪任志磊李晓晨周志德
- 一般间隙及一次性条件的严格模式匹配被引量：9
- 2015年
- 具有间隙约束的模式匹配是序列模式挖掘的关键问题之一.一次性条件约束是要求序列中每个位置的字符最多只能使用一次,在序列模式挖掘中采用一次性条件约束更加合理.但是目前,间隙约束多为非负间隙,非负间隙对字符串中每个字符的出现顺序具有严格的约束,一定程度上限定了匹配的灵活性.为此,提出了一般间隙及一次性条件的严格模式匹配问题;之后,理论证明了该问题的计算复杂性为NP-Hard问题.为了对该问题进行有效求解,在网树结构上构建了动态更新结点信息的启发式求解算法(dynamically changing node property,简称DCNP).该算法动态地更新各个结点的树根路径数、叶子路径数和树根-叶子路径数等,进而每次可以获得一个较优的出现;之后,迭代这一过程.为了有效地提高DCNP算法速度,避免动态更新大量的结点信息,提出了Checking机制,使得DCNP算法仅在可能产生内部重复出现的时候才进行动态更新.理论分析了DCNP算法的时间复杂度和空间复杂度.大量实验结果验证了DCNP算法具有良好的求解性能.
- 柴欣贾晓菲武优西江贺吴信东
- 一种车载自组网分析模型的传输参数优化方法
- 本发明提供了一种车载自组网分析模型的传输参数优化方法，属于车载自组网的研究技术领域。该参数优化方法包括网络参数初始化、计算包接收概率PRP、计算感知概率P<Sub>A</Sub>、判断是否存在满足安全应用最低要求的参数组...
- 赵靖王延斌吴卓霏李京钰姚念民江贺
- 文献传递
- 基于聚类算法的测试用例排序被引量：2
- 2016年
- 在软件开发过程中,回归测试是一项重要而复杂耗时的工作。测试用例排序技术作为提高测试效率的一种有效手段,是近年的研究热点之一。测试用例排序技术根据测试目标对测试用例进行排序,使得最优的测试用例能够优先执行。同时,各种软件信息的底层结构及关联信息有助于提高测试效率。不同的代码单元在测试过程中拥有不同的测试需求。因此,利用聚类算法能够有效地分析测试用例间的结构信息,从而指导测试用例的排序过程。实验结果表明,新的测试用例排序策略有效地提高了测试用例排序的效果,能够更早地检测到软件错误。
- 蔡景媛任志磊胡燕朴勇江贺
- 关键词：聚类
- 多电网调峰负荷分配问题的目标函数选取与求解被引量：11
- 2014年
- 大电网平台下,利用优质电源协调多个省级电网间差异负荷对缓解中国电力系统日益严重的调峰压力具有非常突出作用。针对现有网际协调方式和优化方法调峰效果不理想尤其局部时段范围内余荷频繁波动问题,提出一种基于电网理想余荷过程(简称理想解)的调峰建模方法。该方法采用N近邻平滑和分段平滑两种方式均化多个相邻时段余荷以构造理想解,并将计算余荷与理想解偏差最小作为优化目标,以尽可能平滑各电网局部负荷波动。采用邻域搜索算法进行模型求解,通过可变步长动态改变可行搜索区域,以改善收敛速度和结果质量。华东电网直调水火电系统的仿真调度实例表明,所提模型与算法能切实协调上海、江苏、浙江、安徽四省(市)的峰值负荷差异,得到较以往优化建模方法更合理的日调度运行结果。
- 孟庆喜申建建程春田任志磊胡燕江贺
- 关键词：调峰目标函数邻域搜索算法
- 软件升级问题的多目标优化方法被引量：2
- 2020年
- 近年来,开源软件包管理成为软件产品重用的一种普遍方式,尤其是在Linux发行版操作系统领域。其中,软件升级问题是软件包管理工具必须要解决的关键挑战之一。软件升级问题旨在按照某种优化准则找出能够满足用户升级请求的最合适的升级方案。优化准则由几个不同方向的优化目标组成,因此软件升级问题本质上是一个多目标优化问题。现有的解决软件升级问题的方法均是将多个优化目标聚合成为单个目标的形式再进行处理。这些方法都可能没有恰当地考虑不同的优化目标之间的关系,因此会存在潜在的风险。针对这种风险,文中提出了一个多目标演化框架——SATMOEA(Combining Constraints Solving and Multi-objective Evolutionary Algorithms),将软件升级问题构建为可满足问题+多目标优化问题的形式,并集成了约束求解和多目标优化算法,来对软件升级问题进行求解。基于MISC竞赛提供的升级问题标准实例集进行实验,结果表明对于有着大量约束条件的复杂问题实例,多目标演化框架在一次运行中即可有效地计算出各个优化目标均达到帕累托最优的解决方案,相比现有的升级问题求解器提供的升级方案更加多样,并且在一些优化目标上更具优势,可以满足用户在不同场景下的需求。
- 赵松辉任志磊江贺
- 关键词：多目标优化
