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李勇: 作品数：12 被引量：44H指数：3; 供职机构：新疆师范大学计算机科学技术学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金新疆维吾尔自治区自然科学基金教育部人文社会科学研究基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>

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结合随机属性与集成的软件缺陷预测算法: 2021年; 软件缺陷预测是提高软件测试效率和保证软件可靠性的重要途径。为了提高软件缺陷预测模型的性能,文中提出一种集成随机属性的朴素贝叶斯算法。该算法通过随机属性子集与若干个朴素贝叶斯基分类器结合后进行集成,实现对软件数据的缺陷预测。首先,构造随机属性子集并将随机属性子集与基模型进行匹配并训练;其次,使用验证集对基模型逐一验证,删除正确率低于随机概率的基模型;最后,将正确率大于随机概率的基模型进行集成,得到最终分类模型。通过使用NASA软件缺陷预测公开数据集进行实验,并与5种常用软件缺陷预测算法进行对比,结果表明,该算法预测率与误报率保持较优的情况下综合评价指标AUC提升0.126。因此,该算法在预测率和误报率保持相对稳定的同时,对缺陷模块的分类效果有大幅提升,具有一定实用价值。; 王诗博李勇李勇; 关键词：软件缺陷预测朴素贝叶斯算法

基于用户画像与Stackelberg博弈的交通环岛通行策略: 2023年; 现有的交通环岛通行优化研究多以无损通信为背景,结合车辆速度等基础数据设计协同策略,忽略了影响交通策略的外界环境等数据,无法满足实际应用的需要。为解决实际通信受限问题,根据智能网联汽车的车-路-环境协同特点,提出一种结合用户画像,基于车辆状态预测的环岛车辆协同换道策略。设计基于时空特征的车辆预测方法AP-LSTM,捕捉车辆关键时空特征以实现小样本轨迹预测,有效提高小样本车辆轨迹预测的准确性和实时性。同时,设计基于预测机制的车辆协同算法PMC,弥补车辆协同决策在实时通信受限的条件下所缺失的车辆状态信息,通过历史数据对车辆未来状态进行预测,在此基础上,结合Stackelberg博弈对交通环岛路口处的车辆进行协同控制。在SUMO平台上的实验结果表明,相比长短时记忆算法,所提AP-LSTM预测方法的均方根误差较低,相比SUMO算法,所提PMC协同算法的加速度标准差降低51.7%,且平均速度提高3.0%,有效提高交通环岛的通行效率和驾驶平稳性。; 曹栋发李勇胡创业丁男; 关键词：STACKELBERG博弈

复杂环境下的多特征融合船舶目标检测算法被引量：1: 2022年; 船舶目标检测作为机器视觉的研究领域之一,对海洋运输业和搜救智能化具有基础性现实意义。但在实际检测中由于复杂的天气环境存在准确率低、定位不准确等问题,本文提出一种复杂环境下的多特征融合船舶目标检测算法。新增侧边融合路径网络,减少特征前向传播丢失,加强信息融合,通过高斯分布以及采用方差投票方法,改进定位损失函数提升滤除重复框效果,使边框定位更加准确从而改善漏检、误检等情况。实验结果表明,在不同天气环境下,该算法的平均准确率(mAP)达到88.01%,与传统YOLOv3和Faster RCNN算法相比分别提高了19.70和15.13个百分点,平均交并比(IoU)增加了6.49个百分点,在复杂环境下的船舶检测应用上具有很好的实用性。; 王长军彭成李勇; 关键词：多特征融合高斯分布

克隆算子在民族图案生成中的应用研究被引量：1: 2012年; 为了解决民族图案艺术得到传承和发扬的问题,提出了民族图案基元、民族图案元和民族图案再生元的概念。引进克隆算子对民族图案基元进行操作,并提出一种民族图案生成算法。利用本文提出的算法对民族图案的生成做实验,民族图案基元通过克隆操作、免疫基因操作、克隆选择操作和克隆死亡操作后能生成新的图案元。实验结果表明在继承图案民族内涵的情况下,能够生成新的民族图案元和再生图案元。利用本文提出的图案生成方法,可以为艺术设计者提供取之不尽的创新设计元素。; 刘战东李勇张海军赵彩霞; 关键词：民族图案

融合协同知识图谱和图卷积网络的推荐算法: 2024年; 推荐系统广泛应用于互联网,缓解信息过载问题。现有研究通常将知识图谱引入推荐算法中,但不能有效获取用户与项目的高阶建模以及存在数据稀疏性的问题。该文提出了一种融合协同知识图谱和图卷积网络的推荐算法(CKGCN)。首先,将用户-项目交互矩阵与项目知识图谱构建为协同知识图谱,利用知识感知注意力机制对邻居节点进行权重分配,递归地捕获用户和项目的特征向量,搜索用户对项目的潜在喜好,有效缓解数据稀疏性的问题。其次,采用基于图卷积网络的邻域聚合算法捕捉每层实体网络之间的高阶联系,将实体与邻域实体聚合,丰富实体语义表示。另外,通过交叉压缩单元协作处理项目特征向量与实体特征向量,探索二者的高阶特征交互,从而过滤实体的冗余信息、挖掘项目更深层次的联系。最后,对用户特征向量与项目特征向量进行计算得出用户对项目的预测概率。经过点击率预测及Top-k推荐实验证明,在书籍Book_Crossing和音乐Last.FM两个公开的数据集上,该算法与五种基线算法相比较,AUC,ACC,F1,Recall@k和Precision@k评价指标值均有提升,表明该模型具有良好的推荐性能。; 沈鑫科李勇陈建伟陈囿任

维/汉语流媒体课件学习系统研究和设计被引量：2: 2012年; 针对与学习有关的维吾尔语应用软件缺乏、现有网络学习系统中资源共享低、用户在线交互不足的问题,设计了基于P2P的维汉语流媒体课件学习系统;将P2P技术应用于具有少数民族特色的流媒体业务中,可以实现有限教学资源的高效利用;本学习系统中发布的教学资源,视频课件占相当大的比例,流媒体技术为视频课件的传输提供最佳方案,同时丰富用户体验。; 刘战东李勇齐向伟王志华; 关键词：P2P 流媒体

跨项目软件缺陷预测方法研究综述: 2020年; 软件缺陷预测是提高软件测试效率、保证软件可靠性的重要途径,已经成为目前实证软件工程领域的研究热点。在软件工程中,软件的开发过程或技术平台可能随时变化,特别是遇到新项目启动或旧项目重新开发时,基于目标项目数据的传统软件缺陷预测方法无法满足实践需求。基于迁移学习技术采用其他项目中已经标注的软件数据实现跨项目的缺陷预测,可以有效解决传统方法的不足,引起了国内外研究者的极大关注,并取得了一系列的研究成果。首先总结了跨项目软件缺陷预测中的关键问题。然后根据迁移学习的技术特点将现有方法分为基于软件属性特征迁移和软件模块实例迁移两大类,并分析比较了常见方法的特点和不足。最后探讨了跨项目软件缺陷预测未来的发展方向。; 李勇李勇刘战东

基于主动学习的跨项目软件缺陷预测方法: 2022年; 通过软件缺陷预测可以有效地提高软件测试效率,保证软件产品的质量。针对新开发的项目面临训练数据不足,标注代价高以及源项目与目标项目的缺陷模式难以匹配的问题,提出了基于主动学习的跨项目软件缺陷预测方法。首先使用主动学习方法对目标项目进行筛选标注,其次将得到的标签集与跨项目数据进行数据融合和模式匹配,最后构建跨项目软件缺陷预测模型。采用真实的软件缺陷数据进行实验,在保证预测率的前提下,曲线下面积(area under curve, AUC)能够达到0.692,与传统方法相比综合性能均有显著提升。结果表明:所提方法可以通过模式匹配有效提高跨项目软件缺陷预测模型的性能。; 米文博李勇陈囿任; 关键词：软件缺陷预测朴素贝叶斯算法

基于雨课堂的设计模式课程教学改革被引量：3: 2020年; 面对突发疫情对高校教学秩序的冲击,分析设计模式课程教学中存在的问题,从教学目标、教学要求、课程考核方式和教学方法 4个方面给出设计模式课程教学改革建议,介绍基于雨课堂的设计模式教学流程设计过程,最后说明设计模式课程教学改革的效果。; 刘战东李勇; 关键词：在线教学教学模式设计模式

本科机器学习课程教改实践与探索被引量：22: 2015年; 分析本科机器学习课程教学的实际情况,探讨教学内容、教学方法、教学手段三个方面存在的问题,提出细化教学目标,重新整合教学内容,在教学中贯穿案例驱动的教学方法,阐述将启发式和讨论式教学、强化实践教学、教学全过程考核和融合多种教学手段等措施应用于本科机器学习教学的过程。; 李勇; 关键词：教学改革启发式教学

李勇

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